98 5. Đánh giá các số liệu khác để xây dựng REDD 5.1 Khả năng sử dụng dữ liệu MODIS để xây dựng REDD. 5.1.1 Xây dựng dữ liệu MODIS Ảnh vệ tinh đa phổ có độ phân giải trung bình (MODIS) được thu thập từ thiết bị được gắn trên hai vệ tinh Terra và Aqua của Cơ quan hàng không vũ trụ Hoa kỳ (NASA) cho phép quan sát toàn bộ bề mặt trái đất, với chu kỳ bay chụp 1 đến 2 ngày, thu thập dữ liệu trong 36 kênh phổ hoặc tập hợp các bước sóng khác nhau. Do dữ liệu MODIS có thể được tải miễn phí trên mạng, nên các hình ảnh về biến động rừng trên toàn cầu có thể có được mà không phải trả thêm bất kỳ khoản chi phí nào. Tuy nhiên, tiềm năng của việc đánh giá mất rừng và suy thoái rừng nhằm đáp ứng được các yêu cầu của REDD+ dựa trên MODIS là chưa xác định được do ảnh vệ tinh có độ phân giải thấp (độ phân giải mặt đất là 250m). Phần dưới đây giải thích quy trình xác định biến động về rừng qua sử dụng dữ liệu MODIS. (1) Thu thập dữ liệu MODIS Có thể tải dữ liệu MODIS về từ trang web của NASA có tên là Trung tâm lưu trữ dữ liệu động về diễn biến đất (LP DAAC) theo đường dẫn https://lpdaac.usgs.gov/lpdaac/products/modis_products_table. Dữ liệu được sử dụng là MOD09Q1 (tổng hợp 8 ngày, độ phân giải 250m, dữ liệu kênh 1 và kênh 2) và MOD13A1 (tổng hợp 16 ngày, độ phân giải 500m, dữ liệu EVI) nhằm tính toán chỉ số thực vật NDVI. Số cảnh ảnh được sử dụng là 2.360 cảnh ảnh từ dữ liệu MOD09Q1 và 1.210 cảnh ảnh từ dữ liệu MOD13A1. (2) Chuyển đổi tọa độ Toàn bộ bề mặt trái đất được bao phủ bởi một hệ lưới ô vuông và từng cảnh ảnh được chiếu theo hệ quy chiếu ô MODIS (xem hình 5.1.1). Hình 5.1.1 Hệ quy chiếu ô MODIS Các tọa độ thu được từ dữ liệu MODIS được chuyển sang hệ tọa độ UTM bằng công cụ chuyển đổi tọa độ MODIS (MRT) do NASA cung cấp (Hình 5.1.2).
127
Embed
5. Đánh giá các số liệu khác để xây dựng REDDvietnam-redd.org/Upload/CMS/Content/REDD projects/JICA... · NDVI là tỷ lệ khác biệt giữa bước sóng nhìn
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
98
5. Đánh giá các số liệu khác để xây dựng REDD 5.1 Khả năng sử dụng dữ liệu MODIS để xây dựng REDD.
5.1.1 Xây dựng dữ liệu MODIS
Ảnh vệ tinh đa phổ có độ phân giải trung bình (MODIS) được thu thập từ thiết bị được gắn trên hai vệ tinh Terra
và Aqua của Cơ quan hàng không vũ trụ Hoa kỳ (NASA) cho phép quan sát toàn bộ bề mặt trái đất, với chu kỳ
bay chụp 1 đến 2 ngày, thu thập dữ liệu trong 36 kênh phổ hoặc tập hợp các bước sóng khác nhau. Do dữ liệu
MODIS có thể được tải miễn phí trên mạng, nên các hình ảnh về biến động rừng trên toàn cầu có thể có được mà
không phải trả thêm bất kỳ khoản chi phí nào. Tuy nhiên, tiềm năng của việc đánh giá mất rừng và suy thoái
rừng nhằm đáp ứng được các yêu cầu của REDD+ dựa trên MODIS là chưa xác định được do ảnh vệ tinh có độ
phân giải thấp (độ phân giải mặt đất là 250m). Phần dưới đây giải thích quy trình xác định biến động về rừng qua
sử dụng dữ liệu MODIS.
(1) Thu thập dữ liệu MODIS
Có thể tải dữ liệu MODIS về từ trang web của NASA có tên là Trung tâm lưu trữ dữ liệu động về diễn biến đất
(LP DAAC) theo đường dẫn https://lpdaac.usgs.gov/lpdaac/products/modis_products_table.
Dữ liệu được sử dụng là MOD09Q1 (tổng hợp 8 ngày, độ phân giải 250m, dữ liệu kênh 1 và kênh 2) và
MOD13A1 (tổng hợp 16 ngày, độ phân giải 500m, dữ liệu EVI) nhằm tính toán chỉ số thực vật NDVI. Số cảnh
ảnh được sử dụng là 2.360 cảnh ảnh từ dữ liệu MOD09Q1 và 1.210 cảnh ảnh từ dữ liệu MOD13A1.
(2) Chuyển đổi tọa độ
Toàn bộ bề mặt trái đất được bao phủ bởi một hệ lưới ô vuông và từng cảnh ảnh được chiếu theo hệ quy chiếu ô
MODIS (xem hình 5.1.1).
Hình 5.1.1 Hệ quy chiếu ô MODIS
Các tọa độ thu được từ dữ liệu MODIS được chuyển sang hệ tọa độ UTM bằng công cụ chuyển đổi tọa độ
MODIS (MRT) do NASA cung cấp (Hình 5.1.2).
99
Hình 5.1.2 Trang web cho tải về Công cụ MRT của NASA
(3) Tính toán NDVI
NDVI là tỷ lệ khác biệt giữa bước sóng nhìn thấy (màu đỏ) và bước sóng cận hồng ngoại (NIR) đối với tổng các
bước sóng đó nhằm đưa ra một chỉ số về mật độ và độ dày của bề mặt thảm thực vật. NDVI được tính toán theo
công thức NDVI = NIR-red / NIR + red, dựa trên dữ liệu MOD09Q1.
(4) Xử lý lọc nhiễu không gian (LMF)
Dữ liệu NDVI và EVI (Chỉ số thảm thực vật tăng cường) được đưa vào xử lý lọc nhiễu không gian thông qua các
mô hình đa thời gian nhằm loại bỏ nhiễu ảnh. Có thể tải miễn phí phần mềm để xử lý lọc nhiễu không gian tại
trang web của Cơ quan Khoa học và Công nghệ Nhật Bản (JST) tại địa chỉ:
Liên quan đến số liệu NDVI tổng hợp 8 ngày, có thể thu thập được số liệu tại 46 thời điểm trong năm. Ngoài số
liệu quan sát được tại 46 thời điểm trong năm thì số lần quan sát có giá trị NDVI vượt quá 0,7 mỗi điểm ảnh
cũng sẽ được xem xét. Trong tài liệu này, những thời điểm mà giá trị NDVI vượt quá 0,7 được gọi là giai đoạn
thực vật màu xanh (GLP) (Hình 5.1.3 và 5.1.4).
100
Hình 5.1.3 Ví dụ về thay đổi trong giá trị NDVI đối với rừng thường xanh và rừng rụng lá
Hình 5.1.4 Sự biến động của GLP đối với từng loại thảm thực vật
Các biến động về rừng được xác định thông qua việc so sánh tình trạng rừng giữa hai năm khác nhau theo các
tiêu chí dưới đây nhằm xác định xem có các thay đổi (giảm) về độ che phủ rừng. Hình 5.1.5 cho thấy các tiêu chí
được hiển thị.
1) Số lượng các GLP quan sát được trong năm trước trên 26.
2) Số lượng các GLP quan sát được trong năm sau dưới 26.
3) Sự khác nhau giữa số lượng GLP của năm trước với GLP của năm sau nhiều hơn 26.
Khi 3) xảy ra, chúng ta suy luận rằng một biến động lớn về thảm thực vật đã xuất hiện (một mức biến động
tương tự như từ rừng rụng lá mật độ thưa chuyển thành đất trống).
101
Hình 5.1.5 Các tiêu chí xác định biến động (giảm) của rừng
Nghiên cứu đã xây dựng được số liệu NDVI trên MODIS cho các năm từ 2001 đến năm 2010. Sử dụng phương
pháp đã đề cập trên, Nghiên cứu đã có được số liệu cho thấy mất rừng bằng cách so sánh số liệu năm 2001 với số
liệu năm 2002. Số liệu về mất rừng cho 9 giai đoạn (cho từng năm, từ 2001 đến 2002, từ 2002 đến 2003 và tiếp
tục) cũng đã được thu thập theo cách này.
(6) Tính toán số liệu phân bố rừng
Nghiên cứu đã tạo được một bộ số liệu thô về phân bố rừng từ số liệu NDVI và số liệu EVI. Trước hết, Nghiên
cứu tính toán giá trị trung bình và độ lệch chuẩn đối với số liệu EVI (từ năm 2001 đến năm 2009, mỗi năm 23
thời điểm, tổng cộng có 207 thời điểm).
Các ví dụ về số liệu EVI tại các điểm mẫu đối với các loại thảm thực vật khác nhau được trình bày dưới đây.
Hình 5.1.6 biểu thị giá trị EVI cho các chuỗi thời gian 16 ngày, từng điểm ảnh khu vực mẫu.
Hình 5.1.6 Các ví dụ về số liệu EVI với từng loại rừng tại từng khu vực mẫu
Mỗi thảm thực vật đều có các đặc tính riêng về các mô hình thay đổi và phạm vi thay đổi trong giá trị MODIS
EVI. Giá trị trung bình và độ tiêu chuẩn đối với các giá trị EVI này đã được tính toán cho giai đoạn từ năm 2001
đến năm 2009.
102
Phần dưới đây là hình ảnh minh họa về phân bố điểm của giá trị trung bình và độ lệch chuẩn, và các xu hướng
trong phân bố các loại thảm thực vật thô (Hình 5.1.7 và Hình 5.1.8).
Trục X EVI trung bình Trục Y Độ lệch chuẩn
Hình 5.1.7 Sự phân bố của các thảm thực vật thô
Hình 5.1.8 Biểu đồ phân bố của toàn bộ điểm ảnh
Hình 5.1.7 biểu diễn sự phân bố bằng cách vẽ đồ thị số liệu cho từng khu vực mẫu trên biểu đồ với trục Y biểu
thị độ lệch chuẩn và trục X biểu thị giá trị EVI trung bình. Với rừng thường xanh, rừng rụng lá và rừng hỗn giao,
toàn bộ giá trị EVI trung bình đều cao hơn 0,43. Hình 5.1.8 biểu thị toàn bộ các điểm ảnh cần nghiên cứu lên
biểu đồ theo trục X và trục Y. Màu xanh biểu thị số lượng điểm ảnh lớn và màu đỏ biểu thị số lượng điểm ảnh
thấp hơn cùng với màu xanh nhạt, xanh lá và vàng ở giữa. Khi xem xét các loại thảm thực vật, các khu vực trên
biểu đồ có rừng phân bố và có đồng ruộng phân bố hầu hết được tách riêng với nhau. Các mô hình phân bố
tương tự nhau về các loại thảm thực vật được thể hiện trên hình 5.1.7 lại được quan sát trong hình 5.1.8 với toàn
bộ các điểm ảnh. Dựa vào các quan sát trên, có thể đi đến quyết định rằng có thể xác định được các diện tích đất
có rừng dựa trên các điều kiện sau giá trị EVI trung bình (từ 2001 đến 2009) bằng hoặc cao hơn 0,43; và độ lệch
chuẩn EVI (từ 2001 đến 2009) bằng hoặc thấp hơn 33,0.
Giá trị EVI thấp nhất trong vòng 5 năm qua đã được xác định và giá trị điểm ảnh đối với giá trị EVI thấp nhất đó
thấp hơn 0,31 cũng như độ lệch chuẩn đã đề cập ở trên thấp hơn 0,25 đã được xác định là đồng ruộng, đồng cỏ
hoặc các diện tích không có thảm phủ thực vật (nên được xác định là đất không có rừng) và được đưa ra khỏi số
liệu phân bố rừng. Đây chính là phương pháp tạo lập bộ số liệu phân bố rừng dựa trên số liệu EVI.
Sau đó, số liệu này được chồng xếp với số liệu về các khu vực được xác định là có biến động về rừng (như các
diện tích đã trở thành đất không có rừng), với số liệu về các hệ thống đất nông nghiệp hai vụ và số liệu về hệ
thống đất nông nghiệp canh tác hai mùa (một loài cây trồng được canh tác hai lần trong năm), nhằm loại bỏ số
liệu không phải là rừng ra khỏi số liệu phân bố rừng. Số liệu về các khu vực có biến động về rừng được xác định
bằng việc sử dụng phương pháp được mô tả trong phần “(5) Xác định các biến động về rừng”. Đất nông nghiệp
canh tác hai vụ và đất nông nghiệp canh tác hai mùa được xác định thông qua việc phân tích dạng sóng.
Sử dụng chức năng Đồng nhất chuỗi (Harmonic Series) trong phần mềm TNTmips (một phần mềm về viễn thám
phiên bản thương mại) để phân tích dạng sóng.
Toàn bộ quá trình lập thông tin về rừng bằng việc sử dụng dữ liệu MODIS từ bước (1) đến bước (6) được trình
103
bày trong hình 5.1.9. Mỗi phương pháp theo quy trình lập số liệu về rừng bằng dữ liệu MODIS trên bán đảo
Đông dương được xây dựng bởi “Dự án Xúc tiến Lâm nghiệp và Quản lý rừng nhằm đối phó với các thảm họa
tự nhiên như Sóng thần” do Bộ Lâm nghiệp Nhật Bản hỗ trợ (được Hiệp hội Công nghệ Lâm nghiệp Nhật Bản
(JAFTA) thực hiện, đã kết thúc vào tháng 2 năm 2010).
Hình 5.1.9 Tổng quan về quá trình xây dựng và xử lý số liệu về rừng trên số liệu MODIS
5.1.2 Đánh giá định lượng về rừng
Ưu điểm của việc sử dụng một ảnh vệ tinh MODIS có trường phủ rộng và chu kỳ bay chụp ngắn là có thể thu
thập được số liệu về nhiều thời điểm; có thể loại bỏ các đám mây nếu sử dụng số liệu của nhiều thời điểm; và có
thể có được số liệu với chi phí rất thấp. Có thể quan sát được một diện tích rừng rất lớn và các xu hướng biến đổi
rừng như được trình bày trong các hình 5.1.10 và 5.1.11.
5.1.3 Đánh giá định tính về rừng
Sau khi đã đánh giá định lượng, bản đồ phân bố các-bon cho Việt Nam đã được cố gắng tạo ra dựa trên phương
pháp ước tính sinh khối trực tiếp, phương pháp này cũng được Viện WoodsHole của Châu Phi sử dụng. Kết quả
là, không tìm được một mối tương quan rõ ràng nào giữa giá trị điểm ảnh MODIS với lượng các-bon trung bình
cho một đơn vị diện tích được tính toán dựa trên khảo sát trên mặt đất.
Điều này xảy ra bởi vì một điểm ảnh MODIS chiếu trên một diện tích đất thực địa rất rộng (ví dụ, 250 mét
vuông) và do đó có sự pha trộn các thành phần trong mỗi điểm ảnh.
104
5.1.4 Đánh giá các diện tích đất có rừng
Hình 5.1.12 và 5.1.13 dưới đây cho thấy sự so sánh các diện tích rừng xác định được thông qua các phương pháp
khác nhau từ các vệ tinh khác nhau giải đoán ảnh vệ tinh Landsat và SPOT; và số hóa ảnh vệ tinh MODIS. Theo
kết quả so sánh độ lệch chuẩn giữa các tỉnh trên toàn lãnh thổ Việt Nam và so sánh từng huyện trong tỉnh Nghệ
An, với hệ số tương quan (0,9), là độ chính xác thích hợp nhằm ước tính các diện tích rừng từ sử dụng số liệu
MODIS. Tuy nhiên, các sai số trong trong ước tính diện tích rừng có thể sẽ vượt quá diện tích mất rừng ở các
khu vực liên quan. Điều này có nghĩa là có thể sử dụng phương pháp ước tính diện tích rừng sử dụng ảnh
MODIS để hiểu được xu hướng biến đổi rừng chung trong thời gian dài (khoảng vài chục năm) hoặc ở quy mô
toàn cầu, chứ MODIS không phù hợp để ước tính các biến động nhỏ trong vài năm hoặc ở quy mô vùng.
Liên quan đến ước tính cho từng kiểu rừng, việc sử dụng ảnh MODIS là tương đối phù hợp để xác định một số
loại lâm phần bao gồm cả rừng thường xanh. Tuy nhiên, rất khó để phân biệt rừng thường xanh với rừng hỗn
giao rụng lá, rừng thưa rụng lá với thảm thực vật không có rừng có thảm thực vật xanh tốt quanh năm như đất
nông nghiệp hai vụ. Do đó, dữ liệu đa thời gian như MODIS sẽ phù hợp hơn nhằm theo dõi các biến động trong
Hình 5.1.10 Bản đồ phân bố rừng của Việt
Nam dựa trên MODIS
Hình 5.1.11 Bản đồ phân bố rừng của tỉnh Nghệ An dựa
trên MODIS
105
từng điểm ảnh, nhưng số liệu MODIS sẽ bị hạn chế nhiều khi lập bản đồ phân bố rừng.
Hình 5.1.12 So sánh diện tích rừng xác định được
thông qua giải đoán ảnh LANDSAT và SPOT, và số
hóa ảnh MODIS (theo từng tỉnh)
Hình 5.1.13 So sánh diện tích rừng xác định được
thông qua giải đoán ảnh LANDSAT và SPOT, và số
hóa ảnh MODIS (từng huyện trong tỉnh Nghệ An)
5.1.5 Sử dụng số liệu biến đổi rừng
Nghiên cứu đã sử dụng việc theo dõi từng điểm ảnh để phân tích sự khác biệt về biến động rừng của rừng vùng.
Hình 5.1.14 cho thấy nếu thảm thực vật được trình bày theo chuỗi thời gian trên mỗi điểm ảnh có sử dụng số liệu
MODIS EVI và NDVI, thì việc phân tích sẽ cho kết quả về độ che phủ thảm thực vật là có thay đổi hay không.
Từng bước trong quá trình phân tích sẽ được giải thích dưới đây.
Hình 5.1.14 Ví dụ về biến động rừng Diện tích đã thay đổi từ rừng tự nhiên thành đất trồng mía năm 2007
Bước 1: Thực hiện việc xử lý số liệu, rút các diện tích rừng có biến động đối với mỗi khoảng thời gian (mỗi
khoảng là 1 năm) theo phương pháp đã giải thích trên. Kết quả là, số liệu về mất rừng đã được lập cho 9 giai
đoạn (mất rừng từ 2001 đến 2002, từ 2002 đến 2003 và tiếp theo đến giai đoạn từ 2009 đến 2010).
Bước 2: Thiết lập 3 vành đai. Vành đai thứ nhất tính từ đường biên giới vào sâu trong nội địa 10 km; vành đai
thứ hai từ 10 km đến 20 km và vành đai thứ ba từ 20 km đến 30 km. Để đánh giá xem có thể quan sát được các
đặc tính vùng hay không, các vành đai lại được chia ra thành ba vùng ở vĩ độ 15o Bắc và 20o Bắc. Các vùng nằm
ở phía bắc vĩ độ 20o Bắc lại được chia đôi tại kinh độ 110.5o. Trong tài liệu này, các vành đai đã chia theo vĩ độ
106
và kinh độ được đặt tên là Zone 1, 2, 3, và 4 như ta thấy trong hình 5.1.15 và xu hướng trong mỗi vùng được
nghiên cứu nhằm tìm kiếm các xu hướng của vùng.
Hình 5.1.15 Chia vùng để đánh giá
Bước 3: Đếm số lượng điểm ảnh MODIS (250 m2) có xuất hiện mất rừng trong các vành đai thứ nhất (0 đến 10
km), thứ hai (10 – 20 km) và thứ ba (20 – 30 km) trong các vùng 1, 2, 3 và 4.
Bước 4: Tỷ lệ điểm ảnh có xuất hiện mất rừng trong từng vùng và trên toàn lãnh thổ Việt Nam được trình bày
trong hình 5.1.16 nhằm so sánh các vùng có diện tích đất khác nhau.
Leakage
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
0.5
2001-2002
2002-2003
2003-2004
2004-2005
2005-2006
2006-2007
2007-2008
2008-2009
2009-2010
Year
Perc
ent
of D
efo
rest
Pix
el
Zone1-10km
Zone1-20km
Zone1-30km
Zone2-10km
Zone2-20km
Zone2-30km
Zone3-10km
Zone3-20km
Zone3-30km
Zone4-10km
Zone4-20km
Zone4-30km
Whole Vietnam
Hình 5.1.16 Đánh giá các xu hướng mất rừng
Hình 5.1.16 chỉ ra rằng tỷ lệ mất rừng ở từng vùng so với toàn lãnh thổ Việt Nam gần như là đồng nhất. Vùng 4
107
cho thấy tỷ lệ mất rừng tăng nhanh trong các giai đoạn 2003-2004, 2004-2005, và 2009-2010. Kết quả này cho
thấy mất rừng xảy ra nhiều hơn ở các vùng gần biên giới của Việt Nam.
Hình 5.1.17 thể hiện một phần của vùng 4 nằm gần biên giới theo quan sát của vệ tinh MODIS, cho thấy kết quả
phân tích về đất mất rừng. Vùng 4 gồm biên giới của 3 nước Việt Nam, Lào và Cam Phu Chia. Thực trạng của
vùng 4 được xác định theo một khảo sát do JAFTA thực hiện vào ngày 17 tháng 8 năm 2010 rằng có một lượng
lớn các cây gỗ được vận chuyển từ Lào đến Việt Nam. Có vẻ như việc vận chuyển gỗ đó là kết quả trong số liệu
được phân tích trên ảnh vệ tinh. Ví dụ này cho thấy thông tin do số liệu MODIS cung cấp có thể được sử dụng để
xác định các khu vực tiềm năng để thực hiện các khảo sát thực địa và khảo sát kinh tế xã hội.
Hình 5.1.17 Ví dụ về phân tích diện tích đất mất rừng gần biên giới do vệ tinh MODIS quan sát
5.1.6 Rò rỉ qua các biên giới quốc gia
Để tiến hành cơ chế REDD+, UNFCCC đã giới thiệu cách tiếp cận quốc gia như một biện pháp chính nhằm
tránh rò rỉ trong nước có xem xét biên giới là đường ranh giới. Tuy nhiên, khi xem xét về một số quốc gia có
chung đường biên giới trên bộ, các quốc gia này có thể có vấn đề về rò rỉ từ việc thực hiện cơ chế REDD+. Ví dụ,
các dân tộc thiểu số sống ở các vùng núi cao gần biên giới có thể di chuyển từ nước này sang nước khác nhằm
tiếp tục canh tác nương rẫy qua việc thoát khỏi các áp lực từ các chính sách có liên quan đến giảm mất rừng và
suy thoái rừng.
Để xác định các rò rỉ, Nghiên cứu đã điều tra về các xu hướng về thời gian cũng như về địa lý của các diện tích
đất mất rừng gần biên giới để làm thông tin cơ bản về rò rỉ. Kết quả là, đã xác định được sự gia tăng về tỷ lệ mất
rừng. Tuy nhiên, sự mất rừng ở đây không có nghĩa chính xác là rò rỉ trực tiếp bởi nguyên nhân của sự mất rừng
không thể được xác định thông qua việc giải đoán ảnh vệ tinh, ví dụ như các áp lực của các hoạt động đã xảy ra ở
Việt Nam hay ở quốc gia khác. Khi thảo luận về vấn đề rò rỉ, điều cần thiết là phải hiểu biết về khu vực hoặc
vùng có mất rừng đó, dựa trên sự thật giống như trong Nghiên cứu này, và cũng cần thiết phải thực hiện khảo sát
thực địa về sự mất rừng đó. Liên quan đến vấn đề thực tế, loại hình khảo sát đầy nhạy cảm xuyên biên giới quốc
108
gia này chỉ có thể được xác định nếu các chính quyền đa quốc gia gặp phải cùng vấn đề tồn tại, hợp tác với nhau.
5.2 Khả năng sử dụng số liệu thống kê kết hợp với số liệu NFI để làm số liệu hoạt động
5.2.1 Phương pháp sử dụng số liệu thống kê kết hợp với số liệu Điều tra rừng toàn quốc Phương pháp này nhằm cố gắng sử dụng các số liệu thống kê hiện có và các nguồn thông tin khác để xây dựng
các diện tích rừng theo loại rừng như Số liệu hoạt động đối với từng việc phân loại tầng rừng (vùng sinh thái
nông nghiệp và vùng sinh thái sinh học) theo cách đơn giản, thay vì lập bản đồ rừng (GIS) từ số liệu vệ tinh, một
gánh nặng về chi phí và công nghệ. Việc ước tính được thực hiện theo quy trình sau (1) xác định (hoặc ước tính khi chưa có các con số thống kê)
diện tích rừng đối với rừng trồng và rừng tự nhiên của từng tỉnh theo các báo cáo thống kê, (2) từ số liệu chu kỳ,
lập tỷ lệ điểm số liệu theo loại rừng đối với từng tỉnh tại thời điểm khảo sát NFI, (3) nhân kết quả bước (2) với
tổng diện tích rừng tự nhiên theo tỉnh ở bước (1), và (4) lập biểu diện tích theo loại rừng đối với từng khu vực
sinh thái. (1) Ước tính rừng diện tích rừng tự nhiên và rừng trồng theo tỉnh Diện tích rừng trồng và rừng tự nhiên của từng tỉnh tại năm thời điểm (các năm 1990, 1995, 2000, 2005, và
2010) được thu thập từ các báo cáo thống kê của Chính phủ Việt Nam. Các báo cáo thống kê, theo quy định
chung, thường được xuất bản vào năm gần nhất với năm lập số liệu (một vài con số thống kê thông thường sẽ có
một chút thay đổi vào các năm tiếp theo do đính chính những sai sót). Tuy nhiên, do không thể tìm được các báo
cáo thống kê có số liệu của các năm 1990 và 1995, nhóm Nghiên cứu buộc phải sử dụng các báo cáo có tham
khảo các con số thông kê cho năm gần nhất với năm yêu cầu (tài liệu phát hành trên mạng Internet hoặc các nơi
khác), các báo cáo điều tra rừng của Tổ chức Nông Lương của Liên hợp quốc (FAO) và các tài liệu khác. Chi tiết
về phương pháp ước tính đã được đề cập đến trong Báo cáo giữa kỳ lần thứ hai, phần 4.1.3.1 (trang 137). (2) Ước tính diện tích rừng theo loại rừng đối với vùng sinh thái sinh học và theo tỉnh Diện tích theo loại rừng của từng tỉnh tại mỗi thời điểm được ước tính bằng tổng số ô đo đếm (2) trong mỗi ô sơ
cấp (mỗi ô sơ cấp bao gồm 40 ô đo đếm) trong điều tra rừng do Viện Điều tra Quy hoạch rừng thực hiện, theo
loại rừng (17 loại rừng) đối với từng vùng sinh thái sinh học và từng tỉnh, sau đó phân bổ các khu vực thống kê
rừng tự nhiên trong mỗi tỉnh theo tỷ lệ thành phần đó. Dưới đây là quy trình thực hiện công việc 1) Áp dụng số liệu điều tra rừng Các số liệu dưới đây được sử dụng làm số liệu với mỗi thời điểm. (i) Điều tra và đánh giá tài nguyên rừng toàn quốc (Chu kỳ 1) Dùng làm số liệu năm 1990 (ii) Điều tra và đánh giá tài nguyên rừng toàn quốc (Chu kỳ 2) Dùng làm số liệu năm 1995 (iii) Điều tra và đánh giá tài nguyên rừng toàn quốc (Chu kỳ 3) Dùng làm số liệu năm 2000 (iv) Điều tra và đánh giá tài nguyên rừng toàn quốc (Chu kỳ 4) Dùng làm số liệu năm 2005 và 2010
(3) Trong giai đoạn 2, số liệu do Viện ĐTQHR cung cấp biểu thị thể tích gỗ trung bình theo kiểu rừng của từng ô khảo sát, và số liệu chỉ được đưa vào tính toán khi các kiểu rừng trong ô sơ cấp đó tăng tên (cũng đồng nghĩa với giảm số lượng ô đo đếm), do đó đã phát hiện ra rằng số liệu sẽ đi cùng với kiểu rừng của từng ô sơ cấp và các thay đổi (giảm) của rừng sẽ không cần thiết phải phản ánh chính xác. Về việc này, nhóm Nghiên cứu đã yêu cầu Viện ĐTQHR cung cấp lại số liệu điều tra rừng, đã nhận được số liệu về kiểu rừng và trữ lượng tăng trưởng trên mỗi hec-ta của tất cả 40 ô đo đếm, và đã tính toán lại. Ghi nhận rằng số liệu cung cấp lần sau cũng có một số số liệu thiếu về các ô đo đếm và một số không tính toán trữ lượng tăng trưởng (thể tích/ha = 0), do đó trong ước tính này, nhóm Nghiên cứu xem các ô đo đếm có trữ lượng tăng trưởng bằng 0 là đất không có rừng và loại ra khỏi tính toán.
109
2) Điều chỉnh số liệu cho từng số liệu chu kỳ (i) Xác nhận vị trí Số liệu mỗi chu kỳ cho thấy vị trí gồm kinh độ và vĩ độ của mỗi ô khảo sát. Nhóm Nghiên cứu sử dụng các tọa độ này để xác định vị trí trên bản đồ GIS chồng xếp chúng lên bản đồ của từng tỉnh và từng vùng sinh thái sinh học được tạo một cách độc lập, gắn cho mỗi điểm số liệu một mã số theo tỉnh và theo vùng sinh học sinh thái, sau đó thay đổi mã tỉnh trong số liệu gốc của Viện Điều tra Quy hoạch rừng thành mã phân loại trên bản đồ phân loại tỉnh gần nhất. (ii) Xem xét các số liệu ngoại biên Một phân tích số liệu gốc theo loại rừng của Viện Điều tra Quy hoạch rừng cho thấy trữ lượng sinh trưởng trên mỗi héc-ta theo ô đo đếm đối với loại rừng lá rộng thường xanh giàu (là loại rừng có trữ lượng sinh trưởng trung bình cao nhất) là từ 0 m3 đến 1.500 m3, đối với loại rừng lá rộng thường xanh trung bình là từ 0 m3 đến 1.800 m3, và thậm chí đối với rừng lá rộng thường xanh nghèo là từ 0 m3 đến 1.000 m3. Vì lý do này, nhóm Nghiên cứu không đưa vào tính toán số liệu của các ô đo đếm có trữ lượng lớn hơn 600 m3 (3) và các loại rừng lá rộng thường xanh (giàu, trung bình, nghèo và thứ sinh) có 0 m3 và xem đó là các số liệu ngoại biên (bởi rừng lá rộng thường xanh mà có trữ lượng sinh trưởng là số không thì được xem là không có rừng, như được nêu rõ trong phần chú thích cuối trang). 3) Chuyển diện tích rừng tự nhiên của từng tỉnh thành diện tích rừng theo loại rừng Diện tích rừng tự nhiên theo tỉnh dựa trên số liệu thống kê đề cập trong phần 1) nói trên được đưa vào danh mục phân loại rừng theo tỉnh sau khi điều chỉnh dựa trên các vị trí thu thập được trong phần 2) nói trên và số liệu của tất cả các ô đo đếm trừ số liệu ngoại biên. Sau đó lập biểu thống kê số ô đo đếm theo loại rừng, theo vùng sinh thái sinh học và theo tỉnh. Sau đó giả định tỷ lệ số ô đo đếm theo tỉnh phù hợp với tỷ lệ diện tích theo loại rừng đối với từng tỉnh, và diện tích rừng tự nhiên được phân bổ theo tỷ lệ thành phần số ô đo đếm theo mỗi loại rừng. (3) Lập biểu diện tích theo loại rừng cho từng vùng sinh thái Nhóm Nghiên cứu đã lập biểu diện tích theo loại rừng cho từng vùng sinh thái nông nghiệp (do mỗi vùng sinh thái nông nghiệp bao gồm nhiều tỉnh, ranh giới của vùng sinh thái nông nghiệp nằm cùng với ranh giới hành chính của một hay nhiều tỉnh) và vùng sinh thái sinh học dựa trên diện tích rừng tự nhiên theo loại rừng được phân bổ theo vùng sinh thái sinh học và theo tỉnh như đã được đề cập ở phần trên.
5.2.2 Phân tích Số liệu hoạt động dựa trên số liệu thống kê và số liệu điều tra rừng toàn quốc Phần này so sánh và xác minh diện tích rừng (sau đây gọi là “diện tích rừng ước tính theo con số thống kê”) thu thập được từ Số liệu hoạt động (số liệu được phân bổ và lập biểu từ số liệu thống kê và số liệu NFI) có sử dụng phương pháp đã được đề cập ở phần trên với giả định (4) rằng các diện tích rừng trong bản đồ phân bố rừng được lập trong khảo sát này là đúng. (1) Phương pháp xác thực số liệu Khi so soánh và xác minh diện tích rừng từ hai nguồn Số liệu hoạt động khác nhau, ban đầu nhóm Nghiên cứu tích hợp 12 kiểu rừng vào bốn hạng (1) rừng thường xanh (mã loại rừng từ 1 đến 3), (2) rừng phục hồi (mã loại rừng 4), (3) các loại rừng khác (mã 5 đến mã 11) và (4) rừng trồng (mã 12). Việc này làm cho việc so sánh và xác minh dễ dàng hơn đối với các sai khác và tương quan của các xu hướng qua việc tích hợp các cấp hạng rừng thành một số hạng đại diện cho nhau.
(3) Mặc dù chúng tôi không tìm thấy bất kỳ tài liệu nghiên cứu nào có thể biện minh cho quyết định sử dụng mốc 600m3 làm điểm ngoại biên trong thực tế, khi sắp xếp số liệu từ đơn vị trữ lượng gỗ cao nhất đến thấp nhất, chúng tôi quyết định sử dụng mốc này do mốc này thường dừng lại một cách rõ ràng như một giá trị ngưỡng chứ không tiếp tục xuất hiện. Chúng tôi cho rằng đây là một quyết định phù hợp theo quan điểm một chuyên gia dựa trên kinh nghiệm quan sát rừng tự nhiên của Việt Nam. 4 Giả định rằng các bản đồ phân bố rừng có số liệu đúng: việc xác minh Bản đồ Phân bố rừng (số liệu hoạt động) cho thấy độ tin cậy của rừng tách biệt với đất không có rừng từ ảnh vệ tinh được sử dụng để lập bản đồ phân bố rừng, độ tin cậy này phải đạt ở mức cao (trung bình trên 90%) là cơ sở của giả định.
110
Trình tự của phương pháp này là (1) đưa số liệu của 8 vùng sinh thái nông nghiệp thành đơn vị của một bộ số liệu tổng hợp; (2) cộng số liệu của từng loại rừng được tích hợp; và (3) lập một bảng giống như trong hình 5.2.1 dưới đây để so sách tỷ lệ sai khác. Ngoài ra, việc xác minh so sánh qua biểu đồ được thực hiện thông qua việc lập các biểu đồ dạng lưới và dạng cột cho từng vùng sinh thái nông nghiệp dựa trên bảng ma trận kết quả diện tích. Các bảng và biểu đồ được trình bày trong các hình từ 5.2.1 đến 5.2.15 và các bảng từ 5.2.1 đến 5.2.5 dưới đây. (2) Kết quả xác minh số liệu Qua phân tích số liệu trong các hình từ 5.2.1 đến 5.2.15 và các bảng từ 5.2.1 đến 5.2.5 dưới đây, có thể chỉ ra các xu hướng cho kết luận trong “ước tính diện tích rừng theo các con số thống kê”. Các xu hướng trong “ước tính diện tích rừng theo các con số thống kê”
Về điểm 1), chính phủ Việt Nam cần điều tra thêm về đặc tính của các phương pháp tập hợp các số liệu thống kê
về diện tích rừng. Theo hiểu biết của nhóm Nghiên cứu về các con số thống kê, số liệu thống kê hàng năm được
tổng hợp dựa trên sự tăng hoặc giảm các diện tích rừng do Cục Kiểm lâm thuộc Bộ NN&PTNT giám sát, dựa
trên bản đồ sử dụng đất được lập mỗi 5 năm một lần bởi Bộ Tài nguyên và Môi trường và các Sở Tài Nguyên và
Môi trường. Chất lượng có khác so với các con số diện tích “chụp” được tại mỗi thời điểm thu thập từ các bản đồ
phân bố rừng thông qua việc giải đoán ảnh vệ tinh của Nghiên cứu. Hơn nữa, nói về diện tích rừng thống kê, việc
phân định ranh giới giữa đất rừng và đất không có rừng theo phân loại của chính phủ không rõ ràng, thậm chí đất
có rừng che phủ trong loại đất không có rừng (ví dụ như đất trống) là những trường hợp thường xuyên xảy ra khi
loại đất này không được tính là rừng trong các số liệu thống kê. Cũng cần ghi nhớ một nguyên nhân giải thích tại sao càng trở về trước lâu hơn thì khoảng cách khác biệt giữa
tổng diện tích rừng trong thống kê với diện tích rừng trong các bản đồ phân bố rừng càng lớn, đó là không thể
tìm được các báo cáo thống kê có các con số của các năm 1990 và 1995, do đó việc ước tính được sử dụng dựa
trên số liệu từ các nguồn báo cáo điều tra rừng khác nhau, ví dụ như các báo cáo của FAO và các tổ chức khác
trong những năm gần thời gian đó nhất. Điểm 2) chỉ ra rằng, có một hạn chế trong các con số thống kê và số liệu NFI có thể cho ước tính được bao nhiêu.
Điều này được cho là vì việc phân bổ các ô sơ cấp trong số liệu NFI ban đầu được thiết kế sao cho phù hợp với
mục đích tổng hợp cho toàn quốc trong một phạm vi sai lệch nhất định theo dân số gốc trên toàn quốc, và các
nguồn số liệu khảo sát này được sử dụng trong việc đưa ra các ước tính cho từng tỉnh. Một nguyên nhân khác có
thể được chỉ ra đó là có những vùng có số lượng rất hạn chế các ô sơ cấp được phân bổ, ví dụ như vùng Đồng
bằng Sông Hồng và vùng Đồng bằng sông Cửu Long. Các vùng này ban đầu có diện tích rừng ít và có các hệ số
sai lệch lớn, và vì nhiều nguyên nhân khác kết quả ước tính có rất nhiều điểm không chắc chắn. Xem xét đến điểm 3), mặc dù xu hướng biến đổi diện tích rừng trong biểu đồ dạng cột đối với tất cả các loại
rừng đều cho thấy sự tăng thống nhất giống như thay đổi diện tích trong các bản đồ phân bố rừng, nhưng nếu
xem trên biểu đồ dạng cột của các loại rừng tích hợp thành rừng thường xanh, rừng phục hồi và các loại rừng
khác thì có thể dễ dàng thấy một xu hướng không ổn định trong biến đổi diện tích rừng. Điều này có thể do
1) Có một khoảng trống ngày càng lớn giữa tổng giá trị toàn bộ diện tích rừng và diện tích trên bản đồ phân bố rừng ở các thời điểm càng lâu về trước.
2) Có sự sai khác lớn về diện tích trên một diện tích rộng của từng vùng tại cùng thời điểm và cùng mã rừng tích hợp.
3) Không có sự đồng nhất trong xu hướng biến đổi diện tích rừng giữa các thời điểm.
111
phương pháp ước tính này không hoàn toàn phù hợp với giả định rằng “tỷ lệ giữa số ô đo đếm của từng loại rừng
và tổng số ô đo đếm tương đương với tỷ lệ giữa diện tích mỗi loại rừng trong vùng và tổng diện tích toàn bộ các
loại rừng”, hoặc đó là một hiệu ứng kép của các nguyên nhân 1) và 2) nói trên. Để kết luận, do “ước tính diện tích rừng theo các con số thống kê” được xây dựng trong khảo sát này mang tính
không chắc chắn rất cao và mối tương quan thấp giữa các bản đồ phân bố rừng và diện tích rừng (thực tế và giả
định), Nghiên cứu kết luận rằng cách xác thực biến đổi trong lịch sử này làm cơ sở cho RELs/RLs không được
khuyến khích áp dụng theo hình thức này.
Bảng 5.2.1 So sánh Số liệu hoạt động theo vùng và theo diện tích (Tất cả các loại rừng) (Đơn vị 1000 ha)
North West (1) North East (2) Red River (3) Central Coast (4) South Central (5) Central Highland (6) South East (7) Mekong Delta (8) Total
Hình 5.2.4 So sánh diện tích trong Số liệu hoạt động (loại rừng thường xanh)
5 Loại rừng “Rừng thường xanh” trong báo cáo này là loại rừng được tổng hợp từ 3 mã loại rừng từ 1 đến 3 (rừng thường xanh giàu, rừng thường xanh trung bình và rừng thường xanh nghèo) trong 17 loại rừng.
Đơn vị: 1000 ha Đơn vị: 1000 ha
Diện tích trong Bản đồ phân bố rừng (1000 ha)
Polynomial (2010)
Polynomial (2005)
Polynomial (2000)
Polynomial (1995)
Polynomial (1990)
Diệ
n tíc
h ướ
c tín
h th
eo thốn
g kê
(100
0 ha
)
113
0
1,000
2,000
3,000
4,000
5,000
1990Map 2000Map 2010Map
Mekong Delta (8)
South East (7)
Central Highland (6)
South Central (5)
Central Coast (4)
Red River (3)
North East (2)
North West (1)
0
1,000
2,000
3,000
4,000
5,000
1990Stats 2000Stats 2010Stats
Mekong Delta (8)
South East (7)
Central Highland (6)
South Central (5)
Central Coast (4)
Red River (3)
North East (2)
North West (1)
Hình 5.2.5 Diện tích trên Bản đồ phân bố rừng (loại
rừng thường xanh)
Hình 5.2.6 Diện tích ước tính theo các con số thống kê
(loại rừng thường xanh)
Bảng 5.2.3 So sánh Số liệu hoạt động theo vùng và theo diện tích (loại rừng phục hồi) (Đơn vị 1000 ha)
North West (1) North East (2) Red River (3) Central Coast (4) South Central (5) Central Highland (6) South East (7) Mekong Delta (8) Total
Hình 5.2.10 So sánh diện tích trong Số liệu hoạt động (Các loại rừng khác)
6 Các loại rừng khác: “Các loại rừng khác” ở đây chỉ các kiểu rừng từ 5 đến 11 trong 17 cấp hạng rừng (các kiểu rừng khác bên cạnh rừng thường xanh, rừng phục hồi và rừng trồng) được tổng hợp thành một kiểu.
Đơn vị: 1000 ha Đơn vị: 1000 ha
Diện tích trên Bản đồ phân bố rừng (1.000 ha)
Polynomial (2010)
Polynomial (2005)
Polynomial (2000)
Polynomial (1995)
Polynomial (1990)
Diệ
n tíc
h ướ
c tín
h th
eo thốn
g kê
(100
0 ha
)
115
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
3,500
4,000
4,500
1990Map 2000Map 2010Map
Mekong Delta (8)
South East (7)
Central Highland (6)
South Central (5)
Central Coast (4)
Red River (3)
North East (2)
North West (1)
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
3,500
4,000
4,500
1990Stats 2000Stats 2010Stats
Mekong Delta (8)
South East (7)
Central Highland (6)
South Central (5)
Central Coast (4)
Red River (3)
North East (2)
North West (1)
Hình 5.2.11 Diện tích trên bản đồ phân bố rừng (các
loại rừng khác)
Hình 5.2.12 Diện tích ước tính theo các con số thống
kê (các loại rừng khác)
Bảng 5.2.5 So sánh Số liệu hoạt động theo vùng và theo diện tích (loại rừng trồng)
(Đơn vị tính 1.000 ha) North West (1) North East (2) Red River (3) Central Coast (4) South Central (5) Central Highland (6) South East (7) Mekong Delta (8) Total
Các giá trị SV(t)i nêu tại bảng trên đều dựa trên công thức tính sinh trưởng của Đại học Lâm nghiệp Việt Nam.
(b) Loại bỏ khí nhà kính thuần túy bằng hấp thụ theo đường cơ sở
Những khu vực tiềm năng được xác định trong phép tính thử là đất trống hiện nay và những khu vực không có
rừng ở năm 1990. Do đó, thực trạng như hiện nay có thể được coi là sự tiếp nối liên tục trong 20 năm qua. Có vẻ
như có lý khi ta giả định những hoạt động của con người như canh tác nương rẫy đã ngăn cản thảm thực vật phát
triển trở lại ở những khu vực có tình trạng này. Trên cơ sở phân tích quy trình tiếp diễn tự nhiên của đất bỏ hoang
sau canh tác nương rẫy, Đại học Lâm nghiệp Việt Nam đưa ra phương trình hồi quy cho kịch bản đường cơ sở
đối với thảm thực vật tái sinh trong 15 năm như sau.
Y = 20.663Ln(X) + 20.113
Trong đó: Y tấn CO2e được hấp thụ trong thảm thực vật
X số năm bỏ hoang
Từ phương trình trên, chúng tôi xác định kịch bản đường cơ sở như trình bày tại Bảng 7.1.4. Trong điều kiện
không có canh tác nương rẫy, thảm thực vật dần dần phục hồi và cuối cùng trở thành rừng. Ngược lại, ở những
diện tích được xác định không có rừng vào thời điểm 1990 và 2010 thì những hoạt động của con người như canh
127
tác nương rẫy sẽ diễn ra và thảm thực vật không phục hồi được để trở thành rừng. Để đơn giản hóa việc tính toán,
phép tính thử đặt ra tình trạng bình quân của thảm thực vật sẽ lặp lại chu kỳ này. Xu hướng của các kịch bản
đường cơ sở được mô tả tại Hình 7.1.1.
Bảng 7.1.4 Kết quả tính toán đường cơ sở
Năm bỏ
hoang
Đường cơ sở không
có canh tác nương
rẫy
Đường cơ sở có canh
tác nương rẫy
Đường trung bình của
đường cơ sở có canh tác
nương rẫy
Năm 1 20.11 0 16.23
Năm 2 34.44 0 16.23
Năm 3 42.81 0 16.23
Năm 4 48.76 20.11 16.23
Năm 5 53.37 34.44 16.23
Năm 6 57.14 42.81 16.23
Năm 7 60.32 0 16.23
Năm 8 63.08 0 16.23
Năm 9 65.51 0 16.23
Năm 10 67.69 20.11 16.23
Năm 11 69.66 34.44 16.23
Năm 12 71.46 42.81 16.23
Năm 13 73.11 0 16.23
Năm 14 74.64 0 16.23
Năm 15 76.07 0 16.23
Nguồn Đại học Lâm nghiệp Việt Nam
Hình 7.1.1 Sơ đồ kịch bản đường cơ sở
128
(c) Rò rỉ
Rò rỉ được bỏ qua trong phép tính thử này.
(2) Ước tính chi phí thực hiện dự án A/R CDM tiềm năng
Chi phí thực hiện dự án A/R CDM gồm có chi phí cho các hoạt động trồng/tái trồng rừng và chi phí cho quá trình
thu tín chỉ đã được thẩm định theo cơ chế CDM. Từng loại chi phí sẽ được ước tính sau đây.
1) Chi phí cho hoạt động trồng mới/tái trồng rừng
Nghiên cứu đã thu thập các số liệu về chi phí theo hạng mục trong Bảng 7.1.5 và Bảng 7.1.6. Những số liệu này
được nhân với tổng diện tích hoặc tổng thể tích thu hoạch của mỗi loài trồng mới/tái trồng theo bản đồ khu vực
tiềm năng cho thực hiện hoạt động dự án A/R CDM và như vậy giá trị sẽ được ước tính.
129
Bảng 7.1.5 Chi phí trồng và quản lý rừng trồng theo chu kỳ 15 năm
I. Chi phí đầu tư
Năm Số Hạng mục Đơn vị Số lượngĐơn vị giá
(VND)Số tiền (VND)
Số tiền (USD)
I Chi phí trực tiếp 13,032,798 651.64 1 Lao động 8,904,798 445.24 - Dọn thực bì ngày công/h 28.58 52,223 1,492,533 74.6- Đào và lấp hố ngày công/h 73.94 52,223 3,861,369 193.1- Vận chuyển và bón phân ngày công/h 2.90 52,223 151,447 7.6- Vận chuyển và trồng cây giống ngày công/h 12.79 52,223 667,932 33.4- Trồng dặm ngày công/h 1.79 52,223 93,479 4.7- Chăm sóc ngày công/ha 0.0
+ Dọn thực bì ngày công/h 32.54 52,223 1,699,336 85.0+ Chăm sóc ngày công/h 16.06 52,223 838,701 41.9
- Bảo vệ ha 1 100,000 100,000 5.02 Nguyên vật liệu 4,128,000 206.40 - Cây giống cây 2,200 540 1,188,000 59.4- Phân NPK kg 600 4,900 2,940,000 147.0
II Các chi phí khác 1,960,000 98.00 - Thiết kế ha 1 100,000 100,000 5.0- Thẩm định ha 1 10,000 10,000 0.5- Thiết bị ha 1 150,000 150,000 7.5- Giám sát kỹ thuật ha 1 1,700,000 1,700,000 85.0
14,992,798 749.64 1 Lao động 2,562,314 128.12 - Chăm sóc ngày công 2,462,314 123.1+ Dọn thực bì ngày công 32.54 52,223 1,699,336 85.0+ Chăm sóc ngày công 14.61 52,223 762,978 38.1- Thiết bị ha 1 100,000 100,000 5.0- Bảo vệ ha 1 100,000 100,000 5.0
2,562,314 128.12 1 Nguyên vật liệu 0.0- Dọn thực bì ngày công 31.49 52,223 1,644,502 82.2- Thiết bị ha 1 100,000 100,000 5.0- Bảo vệ ha 1 100,000 100,000 5.0
1,844,502 92.23 1 Lao động 100,000 5.0
1
Tổng
2
Tổng
3
Tổng
Nguồn Đại học Lâm nghiệp Việt Nam
130
Bảng 7.1.6 Chi phí tỉa thưa và thu hoạch trong chu kỳ 15 năm
1 Thiết kế tỉa thưa ha 1 100,000 100,000 5.00 100,000 5.00
Như phân tích mối tương quan ở trên, khuyến nghị rằng, đối với riêng từng ưu hợp cây, sử dụng hàm sinh
học để ước tính sinh khối thân, sinh khối trên mặt đất và tổng sinh khối cá thể cây. Trong nghiên cứu này,
các phương trình đều đảm bảo rằng các tham số tỷ lệ và hình dạng đều cao (p < 0,05) và các hàm sinh học
đều cho thấy quan hệ rất chặt chẽ giữa hiệp phương sai độc lập và phụ thuộc. Tất cả các hàm sinh học được
kết hợp cho nhóm ưu hợp cây đều tồn tại và có thể áp dụng vào điều tra sinh khối tại rừng tự nhiên ở huyện
Mường Nhé nói riêng và rừng lá rộng thường xanh tự nhiên nói chung ở Tây bắc Việt Nam.
y = 0.1132x2.3984
R2 = 0.9833
‐
200
400
600
800
1,000
1,200
1,400
0 20 40 60
DBH (cm)
Ws (kg/
tree)
y = 0.0198x2.4955
R2 = 0.9208
‐
100
200
300
400
500
0 10 20 30 40 50
DBH (cm)
Wb (kg
/tre
e)
y = 0.0187x2.082
R2 = 0.9358
‐ 10
20 30
40 50
60 70
80
0 10 20 30 40 50
DBH (cm)
Wl (kg
/tre
e)
y = 0.029x
2.4121
R2 = 0.9725
0
100
200
300
400
500
0 20 40 60
DBH (cm)
AGB (kg
/tre
e)
173
y = 0.029x2.4121
R2 = 0.9725
0
100
200
300
400
500
0 20 40 60
DBH (cm)
Wr (kg/
tree)
y = 0.183x2.3942
R2 = 0.9845
‐
500
1,000
1,500
2,000
0 20 40 60
DBH (cm)
TW (kg/tree)
Hình 10.1.7 Tương quan giữa sinh khối và DBH áp dụng cho cả 3 loài nghiên cứu
b. Xây dựng hàm sinh học với đạo hàm Ln(y) = a Ln (X) + b
Tương quan giữa sinh khối và DBH ở hàm lô-ga-rít được phân tích cho từng loài và cho cả 3 loài kết hợp.
Phân tích cho thấy nói chung tương quan giữa sinh khối và DBH ở hàm lô-ga-rít không chặt như tương quan
ở hàm mũ.
Quan hệ giữa sinh khối bộ phận cây với DBH của Vối thuốc (Schima wallichii) khá tốt (r = 0,83 – 0,86) cho
việc xác định tương quan giữa sinh khối thân, rễ, AGB và tổng sinh khối. Nội dung chi tiết mối tương quan
này xin xem tại Bảng 10.1.14 và Hình 10.1.8.
Bảng 10.1.14 Hàm sinh học ước tính sinh khối cho Vối thuốc (Schima wallichii)
# Hàm sinh học r
1 Ln(Ws) = 3,751 Ln(DBH) – 5,2725 0,8687
2 Ln(Wb) = 2,7994 Ln(DBH) – 4,2076 0,7882
3 Ln(Wl) = 2,8101 Ln(DBH) – 5,4271 0,7734
4 Ln(AGB) = 3,5088 Ln(DBH) – 4,3094 0,8612
5 Ln(Wr) = 3,3622 Ln(DBH) – 5,5153 0,8302
6 Ln(TW) = 3,4843 Ln(DBH) – 4,0564 0,8575
174
Ws and DBH - S. wallichii
y = 3.751x - 5.2725
R2 = 0.7546
-
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
8.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(Ws)
Wb and DBH - S. wallichii
y = 2.7994x - 4.0276
R2 = 0.6213
-
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(Wb
)
Wl and DBH - S. wallichii
y = 2.8101x - 5.4271
R2 = 0.5982
(0.50)
-
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
3.50
4.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(Wl)
AGB and DBH
y = 3.5088x - 4.3094
R2 = 0.7416
-
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
8.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(AG
B)
Wr and DBH - S. wallichii
y = 3.3622x - 5.5153
R2 = 0.6892
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(Wr)
TW and DBH - S. wallichii
y = 3.4843x - 4.0564
R2 = 0.7353
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
8.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(TW
)
Hình 10.1.8 Quan hệ giữa DBH và sinh khối thân (Ws); sinh khối cành (Wb); sinh khối lá (Wl); sinh khối
trên mặt đất (AGB); sinh khối rễ (Wr) và tổng sinh khối (TW) của Vối thuốc (Schima wallichii)
Mối tương quan ở Dẻ gai (Castanopsis indica) còn chặt hơn vì hệ số tương quan nằm trong khoảng 0,93 –
0,96 (xem chi tiết tại Bảng 10.1.15 và Hình 10.1.9).
Bảng 10.1.15 Các hàm sinh học để ước tính sinh khối của Dẻ gai (Castanopsis indica)
# Hàm sinh học r
1 Ln(Ws) = 4.3742 Ln(DBH) - 7.3145 0.9306
2 Ln(Wb) = 5.0947 Ln(DBH) - 10.559 0.9327
175
3 Ln(Wl) = 3.9646 Ln(DBH) - 8.9581 0.9698
4 Ln(AGB) = 4.4924 Ln(DBH) - 7.3259 0.9342
5 Ln(Wr) = 3.946 Ln(DBH) - 7.472 0.8726
6 Ln(TW) = 4.3986 Ln(DBH) - 6.8781 0.9276
Ws and DBH - C. indica
y = 4.3742x - 7.3145
R2 = 0.8661
-1.002.003.004.005.006.007.008.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(Ws)
Wl and DBH - C. indica
y = 3.9646x - 8.9581
R2 = 0.9405
(2.00)
(1.00)
-
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(Wl)
AGB and DBH
y = 4.4924x - 7.3259
R2 = 0.8728
-1.002.003.004.005.006.007.008.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(AG
B)
Wr and DBH
y = 3.946x - 7.4272
R2 = 0.7615
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(Wr)
TW and DBH - C. indica
y = 4.3986x - 6.8781
R2 = 0.8605
0.001.002.003.004.005.006.007.008.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(TW
)
Hình 10.1.9 Quan hệ giữa DBH và sinh khối thân (Ws); sinh khối cành (Wb); sinh khối lá (Wl); sinh khối
trên mặt đất (AGB); sinh khối rễ (Wr) và tổng sinh khối (TW) của Dẻ gai (Castanopsis indica).
Phân tích hồi quy đối với Chẹo tía (Engelhardtia roxburghiana) cho thấy không có quan hệ chặt lắm giữa
sinh khối và DBH. Các hàm sinh học và các hệ số điều chỉnh được nêu tại Bảng 10.1.16 và Hình 10.1.10.
Wb and DBH - C. indica
y = 5.0947x - 10.559
R2 = 0.87
(1.00)
-
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(Wb
)
176
Bảng 10.1.16 Các hàm sinh học để ước tính sinh khối của Chẹo tía (Engelhardtia roxburghiana)
# Hàm sinh học r
1 Ln(Ws) = 5,5422 Ln(DBH) - 10.912 0,8342
2 Ln(Wb) = 6,0364 Ln(DBH) - 14.041 0,7933
3 Ln(Wl) = 4,9774 Ln(DBH) - 11.965 0,7910
4 Ln(AGB) = 5,573 Ln(DBH) - 10.772 0,8257
5 Ln(Wr) = 5,8613 Ln(DBH) - 13.603 0,7932
6 Ln(TW) = 5,6238 Ln(DBH) - 10.703 0,8190
Ws and DBH - E. roxburghiana
y = 5.5422x - 10.912
R2 = 0.6959
-1.002.003.004.005.006.007.008.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(Ws)
Wb and DBH - E. roxburghiana
y = 6.0364x - 14.041
R2 = 0.6293
(1.00)
-
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(Wb
)
Wl and DBH - E. roxburghiana
y = 4.9774x - 11.965
R2 = 0.6257
(2.00)
(1.00)
-
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(Wl)
AGB and DBH - E. roxburghiana
y = 5.574x - 10.772
R2 = 0.6817
-1.002.003.004.005.006.007.008.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(AG
B)
Wr and DBH
y = 5.8613x - 13.063
R2 = 0.6291
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(Wr)
TW and DBH - E. roxburghiana
y = 5.6238x - 10.703
R2 = 0.6707
0.001.002.003.004.005.006.007.008.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(TW
)
Hình 10.1.10 Quan hệ giữa DBH và sinh khối thân (Ws); sinh khối cành (Wb); sinh khối lá (Wl); sinh khối
trên mặt đất (AGB); sinh khối rễ (Wr) và tổng sinh khối (TW) của Chẹo tía (Engelhardtia roxburghiana).
Tương quan giữa sinh khối và DBH của cả 3 loài nghiên cứu đều cho thấy không có quan hệ chặt chẽ (r <
0.86). Chi tiết tại Bảng 10.1.17 và Hình 10.1.11.
177
Bảng 10.1.17 Hàm sinh học của 3 loài nghiên cứu
# Dạng hàm sinh học r
1 Ln(Ws) = 0,1732 Ln(DBH) + 1,9728 0,8627
2 Ln(Wb) = 4,2773 Ln(DBH) – 8,4257 0,7986
3 Ln(Wl) = 3,6636 Ln(DBH) – 8,0115 0,8266
4 Ln(AGB) = 4,2489 Ln(DBH) – 6,6329 0,8552
5 Ln(Wr) = 4,0575 Ln(DBH) – 7,6639 0,8055
6 Ln(TW) = 4,2166 Ln(DBH) – 6,3483 0,8485
,
Ws and DBH - 3 species
y = 0.1732x + 1.9728
R2 = 0.7442
0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
3.50
1.50 2.50 3.50 4.50 5.50 6.50 7.50
Ln(DBH)
Ln(W
s)
Wl and DBH - 3 species
y = 3.6636x - 8.0115
R2 = 0.6832
(2.00)
(1.00)
-
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln (DBH)
Ln(W
l)
AGB and DBH - 3 species
y = 4.2489x - 6.6329
R2 = 0.7313
-
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
8.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln(A
GB
)
Wr and DBH - 3 species
y = 4.0575x - 7.6639
R2 = 0.6488
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(Wr)
TW and DBH - 3 species
y = 4.2166x - 6.3483R2 = 0.7199
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
8.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln(DBH)
Ln
(TW
)
Hình 10.1.11 Quan hệ giữa DBH và sinh khối thân (Ws); sinh khối cành (Wb); sinh khối lá (Wl); sinh khối
trên mặt đất (AGB); sinh khối rễ (Wr) và tổng sinh khối (TW) của cả 3 loài cây nghiên cứu.
Wb and DBH - 3 species
y = 4.2773x - 8.4257
R2 = 0.6378
(2.00)
(1.00)
-
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Ln (DBH)
Ln (
Wb)
178
10.1.3 Kết luận và kiến nghị
(1) Kết luận
Căn cứ vào số liệu khảo sát 90 ô mẫu và 30 cây mẫu đo sinh khối và phân tích tỷ trọng gỗ tại Khu bảo tồn
Thiên nhiên Mường Nhé, chúng tôi rút ra những kết luận như sau:
Thể tích gỗ đứng bình quân của rừng nghèo là 75,51 ± 21,44 m3/ha; rừng trung bình là 151,98 ± 24,67
m3/ha và của rừng giàu là 254,58 ± 61,44 m3/ha. Có sự chênh lệch lớn giữa thể tích gỗ đứng trong rừng
giàu, tiếp sau là ở rừng trung bình và rừng nghèo. Ở rừng nghèo, trữ lượng gỗ đứng chủ yếu nằm ở cây có
cấp đường kính 5-15 và 15 – 25 cm; ở rừng trung bình, cây có cấp đường kính 15 – 25 và 25 – 25 cm đóng
góp nhiều cho trữ lượng gỗ đứng; và ở rừng giàu, trữ lượng gỗ đứng chủ yếu từ cây có cấp đường kính 25 –
45 cm.
Ba loài Vối thuốc (Schima wallichii), Dẻ gai (Castanopsis indica) và Chẹo tía (Engelhardtia roxburghiana)
đều thuộc các ưu hợp cây trong vùng nghiên cứu. Do đó, các loài này được chọn chặt hạ để đo sinh khối.
Sự phân bố sinh khối của các bộ phận cây hơi khác nhau ở các loài cây nghiên cứu. Tỷ lệ bình quân thành
phần sinh khối thân là 62,6% tổng sinh khối cây, tiếp theo là sinh khối cành 16,5%, sinh khối rễ, 17,3% và
sinh khối lá 4%.
Giá trị hệ số mở rộng sinh khối (BEF) phụ thuộc nhiều vào loài cây và kích cỡ cây. Giá trị bình quân của
Vối thuốc (Schima wallichii) là 1,568; của Dẻ gai (Castanopsis indica) là 1,664 và của Chẹo tía
(Engelhardtia roxburghiana) là 1,574. Giá trị bình quân BEF của cả 3 loài là 1,602. Tương tự, giá trị tỷ lệ
rễ-thân (RS) dao động giữa các loài nghiên cứu. Giá trị bình quân RS của Vối thuốc (Schima wallichii) là
0,20; của Dẻ gai (Castanopsis indica) là 0,187; và của Chẹo tía (Engelhardtia roxburghiana) là 0,242 và
của cả 3 loài là 0,210.
Tỷ trọng gỗ ở 3 loài cây nghiên cứu được phân tích ở hàm lượng ẩm bằng 0 và 12%. Tỷ trọng WD của Vối
thuốc (Schima wallichii) ở hàm lượng ẩm bằng 0 là 0,732 g/cm3 và ở hàm lượng ẩm 12% là 0,757 g/cm3.
Tỷ trọng WD của Dẻ gai (Castanopsis indica) ở 0 và 12% tương ứng là 0,780 và 0,799 g/cm3. Giá trị này ở
Chẹo tía (Engelhardtia roxburghiana) là 0,591 g/cm3 với hàm lượng ẩm bằng 0 và 0,623 g/cm3 với hàm
lượng ẩm 12%.
Luôn có mối liên hệ giữa sinh khối bộ phận cây và DBH và mối tương quan này ở hàm mũ cho thấy rõ hơn
là ở hàm lô-ga-rít. Trong tất cả các phương trình, sinh khối thân, sinh khối trên mặt đất và tổng sinh khối
cây cho thấy mối tương quan chặt chẽ với DBH của cây (r = 0,95 – 0,99).
(2) Kiến nghị
BEF, RS và các hàm sinh học được tạo lập cho Khu bảo tồn Thiên nhiên Mường Nhé, do đó khi áp dụng với
các nơi khác thì cần được kiểm tra. Chúng tôi kiến nghị nên áp dụng hàm sinh học ở hàm mũ để ước tính sinh
khối thân, sinh khối trên mặt đất và tổng sinh khối của từng loài nghiên cứu và/hoặc của rừng gỗ thường xanh
ở Khu bảo tồn Thiên nhiên Mường Nhé. Vì giới hạn biên độ DBH quan sát được nằm trong khoảng 5 – 45 cm
179
nên chúng tôi cũng gợi ý cần cân nhắc khi áp dụng các phương trình này đối với những cây có DBH lớn hơn
45 cm.
10.2 Ước tính sinh khối cho từng ô trong 90 ô mẫu ở khu vực nghiên cứu cây
10.2.1 Mục đích Trong Phần 10.1, nhóm Nghiên cứu đã xây dựng hệ số mở rộng sinh khối (sau đây gọi tắt là BEF) và các hàm sinh học ở cấp độ cây cá thể theo từng loài cho 3 ưu hợp cây để ước tính sinh khối của cây lá rộng thường xanh tại miền Bắc Việt Nam. Phần 10.2 sử dụng kết quả của Phần 10.1 để ước tính sinh khối và trữ lượng các-bon của từng ô từ số liệu khảo sát từng cây tại 90 ô mẫu và dựa vào đó, sinh khối và trữ lượng các-bon theo đơn vị diện tích sẽ được ước tính.
10.2.2 Lựa chọn các phương pháp sử dụng để ước tính sinh khối Mục này sẽ giải thích quá trình ước tính sinh khối theo 2 phương pháp, bằng BEF và hàm sinh học của Phần 10.1. BEF và hàm sinh học có được từ nghiên cứu đối với 3 ưu hợp cây cũng sẽ được xem xét. Bởi vậy, phần này sẽ xác định phương pháp sử dụng để ước tính sinh khối. Khi ước tính sinh khối trên mặt đất (gọi tắt là AGB) với BEF, BEF được nhân với tỷ trọng gỗ (sau đây gọi là WD) và tổng thể tích thân của từng cây như ở công thức sau.
BEFWDVAGB AGB là sinh khối trên mặt đất, V là tổng thể tích thân, WB là tỷ trọng gỗ và BEF là hệ số mở rộng sinh khối. Trong nghiên cứu này, vì BEF được xây dựng cho 3 ưu hợp cây nên Nghiên cứu quyết định áp dụng một BEF riêng cho từng loài trong 3 ưu hợp cây này. Đối với các loài khác, BEF của Chẹo tía (Engelhardtia roxburghiana) sẽ được sử dụng, do đây là loài có sinh khối được tính toán thấp nhất trong số 3 loài. WD được trích dẫn số liệu từ bảng tổng hợp tóm tắt WD của 300 loài cây ở Việt Nam. Mặt khác, hàm sinh học sinh khối được xây dựng trong nghiên cứu xây dựng này như trình bày dưới đây, có sử dụng đường kính ngang ngực (gọi tắt là DBH) của từng cây làm biến số để ước tính AGB.
bDBHaAGB AGB là sinh khối trên mặt đất, a và b là các hệ số, và DBH là đường kính ngang ngực. Hình 10.2.1 cho thấy kết quả tính toán AGB của 30 cây mẫu khảo sát đã được chặt hạ với phương pháp ước tính hệ số mở rộng và hàm sinh học.
180
Hình 10.2.1 So sánh AGB đã đo của các cây mẫu với AGB ước lượng bằng phương pháp ước tính hệ số mở
rộng và hàm sinh học. Khi ước tính AGB bằng phương pháp hệ số mở rộng sinh khối, có một số trường hợp mà giá trị tính toán vượt quá giá trị đo được trong thực tế. Ngược lại, ước tính sinh khối tính toán được bằng hàm sinh học gần sát với số liệu đo sinh khối trong thực tế. Trong phương pháp sử dụng bảng đối chiếu WD để tìm hệ số mở rộng, có nhiều giá trị khác nhau ngay cả đối với cùng loài và được đo ở điều kiện hàm lượng ẩm như nhau. Do đó, cách tốt hơn là xác minh tỷ trọng gỗ để sử dụng. Nhóm Nghiên cứu quyết định sử dụng phương pháp ước tính sinh khối bằng hàm sinh học trong nghiên cứu xây dựng này. Tuy nhiên, vì tương quan giữa sinh khối lá và cành với DBH không chặt, nên nhóm Nghiên cứu quyết định không ước tính sinh khối từng bộ phận cây mà cộng tất cả lại để ước AGB trực tiếp từ DBH và hàm sinh học AGB. Hàm sinh học sinh khối thường được sử dụng với cho từng loài cây. Tuy nhiên, trong công thức của Dẻ gai (Castanopsis indica) giá trị P của hệ số a là 0,079, có nghĩa là độ chính xác hơi thấp. Do đó, để ước AGB của Dẻ gai, nhóm Nghiên cứu quyết định sử dụng hàm sinh học tổng hợp của cả 3 ưu hợp cây. Lưu ý rằng ước tính AGB từ hàm sinh học cho cả 3 ưu hợp cây cần thận trọng hơn ước tính theo hàm sinh học áp dụng riêng cho Dẻ gai (Castanopsis indica). Để ước tính AGB của các loài khác ngoài 3 ưu hợp cây, hàm sinh học được chọn sử dụng cho Chẹo tía (Engelhardtia roxburghiana) vì phương trình này đưa ra ước tính sinh khối thận trọng nhất. Bằng cách nhân AGB của từng cây với hệ số rễ - thân (gọi tắt RS), sinh khối dưới mặt đất (gọi tắt BGB) của cả cây đã được ước tính. Để ước tính BGB, công thức sau được áp dụng:
SRAGBBGB
BGB là sinh khối dưới mặt đất, AGB là sinh khối trên mặt đất, và RS là tỷ lệ rễ - thân.
181
Khi tiến hành tính toán, tỷ lệ RS trung bình tính được ở mỗi loài cây được áp dụng cho cả 3 ưu hợp cây, tỷ lệ RS của Dẻ gai (Castanopsis indica) được áp dụng cho các loài khác, từ đó BGB có giá trị tính thận trọng nhất được tính toán dựa trên RS của cả 3 loài. Đã lập bảng thể tích dưới cành và AGB và BGB của tất cả các cây được tính toán cho từng ô và chuyển chúng thành trữ lượng sinh trưởng và sinh khối tính trên héc-ta. Sinh khối, sau khi đã được chuyển thành sinh khối tính trên héc-ta, được nhân với hệ số hàm lượng các-bon sau để tính trữ lượng các-bon của từng ô.
47.0FractionCarbon Hàm lượng các-bon thông thường khoảng 0,5, nhưng trong báo cáo này chúng tôi quyết định sử dụng 0,47 để tính cho cây nhiệt đới và cận nhiệt đới, căn cứ theo hướng dẫn của FRA (2010).
10.2.3 Kết quả và Thảo luận
AGB của cá thể cây được ước tính bằng hàm sinh học sinh khối và được cộng tổng lại theo từng ô, sau đó được chuyển thành AGB tính trên héc-ta. Một ô phân tán với trữ lượng sinh trưởng tính trên héc-ta của từng ô rừng nằm trên trục x và AGB ước tính trên héc-ta của từng ô nằm trên trục y được hiển thị tại Hình 10.2.2. Tương tự, một ô phân tán với AGB tính trên héc-ta của từng ô rừng nằm trên trục x và BGB ước lượng trên héc-ta của từng ô nằm trên trục y được hiển thị tại Hình 10.2.3.
Hình 10.2.2 Quan hệ giữa trữ lượng sinh trưởng tính trên héc-ta và AGB của 90 ô
AGBha là sinh khối trên mặt đất tính theo héc-ta.
Hàm lượng các-bon = 0.47
182
Hình 10.2.3 Quan hệ giữa AGB và BGB tính trên héc-ta của 90 ô
AGBha là sinh khối trên mặt đất tính theo héc-ta; BGBha là sinh khối dưới mặt đất tính theo héc-ta. Mặc dù có thể thấy rằng có sự khác biệt về AGB tính trên héc-ta, nhưng nó vẫn tỷ lệ thuận với trữ lượng sinh trưởng. Do không có chênh lệch lớn trong các ước tính AGB, nên nói chung là các ước tính gần như phù hợp. Tương quan giữa BGB và ABG rất cân xứng khi ABG tăng. So sánh với quan hệ giữa AGB và trữ lượng sinh trưởng thì tương quan giữa BGB và AGB cho thấy không có nhiều thay đổi và quan hệ này là nhất quán. Tuy nhiên, vì giá trị AGB thấp ở một vài ô thậm chí ngay trong rừng có trữ lượng cao nên phương pháp ước lượng này cũng cần phải hoàn thiện. Trong nghiên cứu này, hàm sinh học sử dụng để ước tính AGB là hàm sinh học áp dụng cho 2 trong số 3 ưu hợp cây và hàm sinh học tích hợp cho cả 3 loài. Vì hàm sinh học của Chẹo tía (Engelhardtia roxburghiana) đã được áp dụng cho tất cả các loài khác ngoài 3 ưu hợp cây, nên ước tính AGB cũng có thể có phương sai. Phương sai này được cho là có liên quan đến thành phần loài trong ô. Nói cách khác, nếu hầu hết các loài phát sinh trong ô là loài cây không thuộc 3 ưu hợp cây thì hàm sinh học của Chẹo tía (Engelhardtia roxburghiana) cho những giá trị thận trọng sẽ được sử dụng, điều này có nghĩa là sinh khối được ước tính thấp đi. Do vậy, khi xây dựng hàm sinh học, tốt hơn hết là xây dựng hàm sinh học sinh khối cho 5 đến 6 loài ngoài những loài nằm trong nghiên cứu xây dựng dành cho 3 ưu hợp cây này. Hơn nữa, dường như nghiên cứu đã thu thập đủ số liệu về trữ lượng sinh trưởng ở cấp độ 50 đến 300 m3/ha, nhưng số liệu của rừng nghèo với trữ lượng thấp hơn 50 m3/ha và của rừng giàu với trữ lượng trên 300 m3/ha vẫn chưa đầy đủ ở lần này. Do vậy, tốt nhất vẫn cần tiến hành khảo sát ô mẫu tại rừng nghèo và rừng giàu để thu thập thêm số liệu bổ sung. Bảng 10.2.1 phân nhóm 90 ô cho việc tiến hành khảo sát ô mẫu tại rừng nghèo (trữ lượng sinh trưởng < 100 m3/ha), rừng trung bình (100 - 200 m3/ha), rừng giàu (> 200 m3/ha), thể hiện các giá trị trên bảng của trữ lượng sinh trưởng bình quân theo héc-ta, AGB bình quân và BGB bình quân. Tương tự, Bảng 10.2.2 mô tả trữ lượng các-bon bình quân cho từng kiểu rừng của 90 ô.
183
Bảng 10.2.1 Trữ lượng sinh trưởng bình quân theo héc-ta, AGB bình quân và BGB bình quân của từng kiểu
rừng tại 90 ô
Mức trữ lượng sinh
trưởng M3/ha
Kiểu rừng Số ô Trữ lượng sinh trưởng m3/ha
Sinh khối trên mặt đất t/ha
Sinh khối dưới mặt đất t/ha
<100 Nghèo 29 76 92 18 100 – 200 Trung bình 31 156 164 33
>200 Giàu 30 255 205 40 Bình quân 163 155 30
Trữ lượng sinh trưởng bình quân của từng kiểu rừng nghèo, trung bình và giàu tương ứng là 76 m3/ha, 156 m3/ha và 255 m3/ha. AGB bình quân của từng kiểu rừng nghèo, trung bình và giàu tương ứng là 92t/ha, 164t/ha và 205t/ha. BGB bình quân của từng kiểu rừng nghèo, trung bình và giàu tương ứng là 18t/ha, 33t/ha và 40t/ha.
Bảng 10.2.2 Trữ lượng các-bon bình quân của từng kiểu rừng tại 90 ô cho thấy sự khác biệt giữa phần trên
mặt đất với phần dưới mặt đất
Mức trữ lượng sinh
trưởng M3/ha
Kiểu rừngCác-bon trong sinh khối trên mặt đất t/ha
Các-bon trong sinh khối dưới
mặt đất t/ha
- 100 Nghèo 43 9 100 – 200 Trung bình 77 15
200 - Giàu 96 19 Bình quân 73 14
Các-bon bình quân ở AGB của từng kiểu rừng nghèo, trung bình và giàu tương ứng là 43t/ha, 77t/ha và 96t/ha. Các-bon bình quân ở BGB của từng kiểu rừng nghèo, trung bình và giàu tương ứng là 9t/ha, 15t/ha và 19t/ha. Nhân các giá trị bình quân của sinh khối trên mặt đất và sinh khối dưới mặt đất và trữ lượng các-bon có được từ nghiên cứu xây dựng này với diện tích rừng cho từng kiểu rừng sẽ cho phép chúng ta tính được sinh khối và mức các-bon của rừng lá rộng thường xanh tại Khu bảo tồn Thiên nhiên Mường Nhé (gọi tắt KBTTN MN). Ngoài ra, thay thế các số liệu cây của 90 ô trong cách tính tạm thời này bằng số liệu cây của từng ô trong Chu kỳ 4 sẽ cho phép chúng ta áp dụng nó để ước tính sinh khối và tính toán trữ lượng các-bon của rừng tự nhiên lá rộng thường xanh ở tỉnh Điện Biên và miền Bắc Việt Nam.
10.3 Tính toán hệ số chuyển đổi để tính sinh khối trên đơn vị diện tích từ trữ lượng sinh trưởng 10.3.1 Mục đích Khi tiến hành các hoạt động REDD+ tại tỉnh Điện Biên và những nơi khác, cần có phương pháp đơn giản để các cán bộ kỹ thuật viên địa phương có thể ước tính các-bon rừng. Để làm được như vậy, kết quả của Phần 10.2, hệ số chuyển đổi (hệ số mở rộng và chuyển đổi sinh khối, sau đây gọi là BCEF) đã được tính toán để trực tiếp ước tính sinh khối trên mặt đất tính trên đơn vị diện tích từ trữ lượng sinh trưởng, cũng như hệ số rễ-thân tính trên đơn vị diện tích (gọi tắt là R/Sha”) để trực tiếp ước tính sinh khối dưới mặt đất tính trên đơn vị diện tích. Thông qua hệ số BCEF, AGB trên héc-ta được tính toán từ trữ lượng tăng trưởng trên héc-ta từ các chu kỳ điều tra rừng hoặc từ những nguồn khác.
184
10.3.2 Phương pháp BCEF được tính toán theo công thức sau, sử dụng AGB trên héc-ta và trữ lượng sinh trưởng của từng ô.
ha
ha
kStocGrowing
AGBBCEF
BCEF là hệ số mở rộng chuyển đổi sinh khối, AGBha là sinh khối trên mặt đất tính trên héc-ta (t/ha), và Growing Stockha là trữ lượng sinh trưởng tính trên héc-ta (m3/ha). R/Sha được tính toán như sau, với AGB và BGB tính trên héc-ta.
ha
haha AGB
BGBSR
R/Sha là hệ số rễ - thân để tính ra sinh khối dưới mặt đất trên héc-ta; BGBha là sinh khối dưới mặt đất dưới trên héc-ta; AGBha là sinh khối trên mặt đất trên héc-ta. BCEF có được từ các phép tính trên được phân loại thành 3 tiêu chuẩn trữ lượng sinh trưởng a, b và c. a: Kiểu rừng nghèo (trữ lượng sinh trưởng < 100 m3/ha), trung bình (100 - 200 m3/ha) và giàu ( > 200
m3/ha) được sử dụng phổ biến ở Việt Nam. b: Trữ lượng sinh trưởng < 50 m3, 50 - 100 m3, 100 - 150 m3, 150 - 200 m3, 200 - 250 m3, và > 250 m3
c: Tiêu chuẩn tóm lược về BCEF trong hướng dẫn của FRA (2010), đó là trữ lượng sinh trưởng < 10 m3/ha, 11 - 20 m3/ha, 21 - 40 m3/ha, 41 - 60 m3/ha, 61 - 80 m3/ha, 80 - 120 m3/ha, 120 - 200 m3/ha và > 200 m3/ha
Các BCEF đã phân loại được đưa vào bảng ứng với từng mức trữ lượng sinh trưởng và lấy bình quân. Đồng thời R/Sha cũng được tính toán theo mức AGB thành 2 tiêu chuẩn sau, d và e, và lấy bình quân của chúng. d: AGB < 100 t/ha, 100 - 150 t/ha, 150 - 200 t/ha, > 200t/ha e: Tiêu chuẩn tóm lược về BCEF theo hướng dẫn của FRA (2010), tức là AGB < 125 t/ha và > 125 t/ha Đối với R/Sha , kiểu rừng không được phân loại vì không có ghi chép về mức AGB của rừng nghèo, trung bình và giàu.
10.3.3 Kết quả và Thảo luận Quan hệ giữa kết quả tính toán BCEF và trữ lượng sinh trưởng tính trên héc-ta của 90 ô được mô tả ở Hình 10.3.1.
185
Hình 10.3.1 Quan hệ giữa BCEF sau khi tính và trữ lượng sinh trưởng trên héc-ta của 90 ô
BCEF có xu hướng lớn hơn 1 nếu trữ lượng tăng trưởng tính trên héc-ta dưới 200 m3/ha nhưng thấp hơn 1 nếu trữ lượng tăng trưởng lớn hơn 200 m3/ha. Tại các lâm phần nơi mức trữ lượng tăng trưởng đặc biệt thấp, BCEF gần bằng 1.6. Mặc dù rừng tái sinh không được đề cập đến trong nghiên cứu xây dựng này nên không có số liệu, theo mức phân bố mà Hình 10.3.1 cho thấy, lâm phần có trữ lượng thấp hơn 50 m3/ha có thể cho BCEF cao hơn. BCEF đã tính được phân loại theo các chuẩn phân loại a, b và c, và kết quả tính trung bình cộng của chúng được thể hiện tại Bảng 10.3.1, 10.3.2, và 10.3.3.
Bảng 10.3.1 Phân loại BCEF theo chuẩn phân loại a
Kiểu rừng Số ô BCEF
Nghèo 29 1,234
Trung bình 31 1,059
Giàu 30 0,817
Tổng 90
Bảng 10.3.2 Phân loại BCEF theo chuẩn phân loại b
Mức trữ lượng sinh trưởng m3/ha
Số ô BCEF
<50 4 1,423
50-100 25 1,204
100-150 14 1,074
150-200 17 1,046
200-250 19 0,861
>250 11 0,741
Tổng 90
Bảng 10.3.3 Phân loại BCEF theo chuẩn phân loại c
Mức trữ lượng sinh trưởng m3/ha
Số ô BCEF
21-40 3 1,436
41-60 5 1,258
61-80 5 1,187
186
80-120 17 1,201
120-200 30 1,055
>200 30 0,817
Tổng 90 Theo phân bố trong Hình 10.3.1, các giá trị BCEF ở bất kỳ chuẩn phân loại nào cũng cao, từ 1,204 đến 1,436 khi ở mức trữ lượng sinh trưởng thấp hơn 100 m3/ha và thấp khoảng 0,8 khi ở mức trữ lượng tăng trưởng cao. Đối với các chuẩn phân loại b và c, c cho thấy sự phân loại BCEF tốt hơn với mức trữ lượng sinh trưởng thấp. Sự phân bố trong Hình 10.3.1 cho thấy có sự biến động lớn khi ở mức trữ lượng sinh trưởng thấp hơn 100 m3/ha. Do đó, chúng tôi cho rằng nên áp dụng tiêu chuẩn c đối với BCEF ở mức trữ lượng sinh trưởng thấp. Tuy nhiên, chuẩn phân loại c lại không phân loại rõ ràng khi ở mức trữ lượng sinh trưởng hơn 120 m3/ha. Hình 10.3.1 cho thấy có sự dao động quanh mức trữ lượng sinh trưởng 150 m3/ha và 250 m3/ha. Do đó, chuẩn phân loại b nên được áp dụng với mức trữ lượng sinh trưởng lớn hơn 100 m3/ha vì chuẩn này phân loại theo từng quãng 50 m3/ha. Bảng 10.3.4 mô tả phân loại BCEF giữa chuẩn phân loại b và c.
Bảng 10.3.4 Phân loại BCEF giữa chuẩn b và c
Mức trữ lượng sinh trưởng m3/ha Số ô BCEF
21-40 3 1,436
41-60 5 1,258
61-80 5 1,187
80-100 16 1,203
100-150 14 1,074
150-200 17 1,046
200-250 19 0,861
>250 11 0,741
Tổng 90
Thực tế khi sử dụng BCEF, nên áp dụng chuẩn phân loại a nếu đó là ước tính dễ dàng và nên áp dụng chuẩn nằm giữa hai chuẩn phân loại như trong Bảng 17 nếu đó là một ước tính AGB cần chi tiết hơn. Tuy nhiên, trong quá trình áp dụng BCEF theo các mức phân loại dựa trên trữ lượng sinh trưởng ta thấy, vì một BCEF chỉ ứng với một biên độ trữ lượng sinh trưởng nên AGB tính trên héc-ta có thể bị ước tính cao lên hoặc thấp đi gần với đầu và cuối của biên độ này. Đối với những trường hợp này, người ta cũng có thể sử dụng một phương pháp để xác định BCEF bằng công thức hồi quy áp dụng với đường cong xấp xỉ trong Hình 10.3.1 (Công thức dưới đây).
3.034757.4
hamckGrowingStoBCEF
Phương pháp xác định BCEF bằng công thức hồi quy có thể cho một BCEF ứng với trữ lượng sinh trưởng trên héc-ta trực tiếp hơn là dựa vào các bảng phân loại BCEF. Tuy nhiên với trữ lượng sinh trưởng trên héc-ta trong công thức hồi quy BCEF lần này một số giá trị BCEF có thể quá cao ở các lâm phần có trữ lượng sinh trưởng ít. Do đó, ở giai đoạn này, có thể cho rằng BCEF có thể được xác định dựa trên công thức hồi quy đối với những lâm phần có trữ lượng sinh trưởng hơn 50 m3/ha, với mức này chúng ta đã thu thập đủ số liệu, còn đối với lâm phần có trữ lượng sinh trưởng thấp thì sử dụng BCEF theo bảng phân loại.
187
Ngoài ra, vì đối với công thức hồi quy phải sử dụng phương pháp thay thế vào để tính toán nên nếu mục đích mang tính thiết thực thay vì sự chính xác thì chỉ sử dụng phương pháp áp dụng bảng phân loại BCEF cũng đủ cho mục tiêu đánh giá. Tiếp sau đây là quan hệ giữa AGB tính trên héc-ta và R/Sha của từng ô mẫu được trình bày ở Hình 10.3.2.
Hình 10.3.2 Quan hệ giữa AGB tính trên héc-ta và R/Sha của mỗi ô trong 90 ô
Vì không có mối quan hệ tương quan giữa AGB tính trên héc-ta và R/Sha trong sơ đồ này nên gần như các giá trị không đổi được hiển thị ở tất cả các cấp độ AGB. Kết quả phân loại các R/Sha được tính toán theo chuẩn phân loại d và e và trung bình cộng của chúng được trình bày tại Bảng 10.3.5 và 10.3.6.
Bảng 10.3.5 Phân loại R/Sha theo chuẩn phân loại d
Mức AGB Số ô R/Sha
<100 16 0,195
100-150 24 0,197
150-200 31 0,196
>200 19 0,195
Tổng 90 0,196
Bảng 10.3.6 Phân loại R/Sha theo chuẩn phân loại e
Mức AGB Số ô R/Sha
<125 27 0,197
>125 63 0,196
Tổng 90 0,196 Giá trị bình quân của R/Sha đối với từng mức AGB gần bằng 0,196 ở tất cả các chuẩn phân loại. Theo các chuẩn phân loại trong hướng dẫn của FRA (2010), thì các số R/S thay đổi ở mức AGB 125 t/ha, tuy nhiên không ghi nhận được những thay đổi lớn nào về các con số này do những thay đổi về mức AGB đối với R/Sha trong khảo sát xây dựng này. BCEF thu được trong nghiên cứu xây dựng này gần ngang bằng với số liệu trong FRA (2010). Mặc dù
188
BCEF gần với số liệu của FRA (2010), nhưng BCEF trong nghiên cứu xây dựng này được rút ra từ khảo sát 30 cây chặt hạ và khảo sát 90 ô mẫu, và phân loại BCEF được xem là phản ánh được tương quan giữa trữ lượng sinh trưởng và BCEF, nên có vẻ nó gắn với tình trạng rừng tự nhiên hiện nay ở tỉnh Điện Biên. Tương tự, vì R/Sha được rút ra từ khảo sát cây hạ và khảo sát ô mẫu, nên nó cũng gắn bó mật thiết hơn với tình trạng rừng tự nhiên hiện nay của tỉnh Điện Biên hơn là các số liệu của FRA (2010).
10.4 Những điều cần suy xét thêm Nghiên cứu đã xây dựng hàm sinh học sinh khối cho 3 ưu hợp cây ở rừng lá rộng thường xanh của tỉnh Điện Biên. Vì các loài này nằm trong các họ thực vật phổ biến ở các rừng lá rộng thường xanh của miền bắc Việt Nam nên hàm sinh học tổng hợp của 3 loài này có thể áp dụng để ước tính sinh khối của các rừng lá rộng thường xanh không chỉ ở tỉnh Điện Biên mà còn rộng ra cả miền bắc Việt Nam. Để tăng độ chính xác ước tính sinh khối sau này, rất nên xây dựng hàm sinh học sinh khối cho 5 – 6 loài khác ngoài 3 ưu hợp cây đã tiến hành khảo sát trên cây chặt hạ. Bảng 10.4.1 mô tả trữ lượng sinh trưởng bình quân của 10 loài hàng đầu về trữ lượng sinh trưởng ở KBTTN MN dựa trên kết quả khảo sát 90 ô mẫu. Ba loài Vối thuốc, Dẻ gai và Chẹo tía (Schima wallichii, Castanopsis indica, Engelhardtia roxburghiana) chiếm gần 60% trữ lượng sinh trưởng trong khảo sát các cây chặt hạ lần này. Mở rộng ra 6 loài hàng đầu thì chiếm 72% trữ lượng sinh trưởng và mở rộng ra 10 loài thì chiếm 81%. Do đó, nếu tiến hành khảo sát thêm từ 3 đến 7 loài thì thì có thể xây dựng được hàm sinh học phù hợp cho các loài cây bao gồm gần hết sinh khối trong rừng tự nhiên lá rộng thường xanh ở tỉnh Điện Biên.
Bảng 10.4.1 Trữ lượng sinh trưởng bình quân của 10 loài hàng đầu về trữ lượng sinh trưởng ở KBTTN MN
Nếu tiến hành khảo sát bổ sung thì khi tăng loài cây cũng có nghĩa là tăng cây mẫu và điều này sẽ gây khó khăn cho tiến hành khảo sát. Việc tìm được cây mẫu cũng có thể khó khăn vì những loài ngoài 3 ưu hợp cây cũng xuất hiện không thường xuyên. Do đó khi tiến hành khảo sát bổ sung cây chặt hạ cần có sự suy xét về việc lập hàm sinh học cho các loài xuất hiện không thường xuyên cũng như cần nghiên cứu khả năng phải xây dựng một công thức tổng hợp cho các loài cây rừng tự nhiên lá rộng thường xanh ngoài các ưu hợp cây. Ngoài ra, vì một số lâm phần của Việt Nam còn gồm có tre nứa nên việc xây dựng hàm sinh học sinh khối và hệ số mở rộng cho tre nứa sẽ là một vấn đề sau này. Trong báo cáo nghiên cứu xây dựng này, chúng tôi đã xây dựng BCEF để áp dụng cho rừng lá rộng thường xanh ở miền bắc Việt Nam. Tuy nhiên, những số liệu khảo sát ô mẫu được sử dụng trong tính toán BCEF thực sự chưa đủ để áp dụng cho những lâm phần có trữ lượng sinh trưởng thấp hơn 50 m3/ha hoặc cao hơn 300 m3/ha.
189
Đường cong xấp xỉ ở Hình 10.3.1 cho thấy độ dốc tăng dần ở biên độ có trữ lượng sinh trưởng thấp hơn 50 m3/ha. Đối với những lâm phần có trữ lượng sinh trưởng thấp hơn 50 m3/ha, BCEF có thể cao hơn 1,4. Bởi vậy, việc bổ sung số liệu khảo sát ô mẫu cho các lâm phần có trữ lượng sinh trưởng 50 m3/ha là cần thiết để tăng độ chính xác của BCEF. Ở Hình 10.3.1, mặc dù độ dốc của đường cong bằng và ổn định khi rơi vào vùng trữ lượng sinh trưởng cao nhưng vẫn cần có thêm số liệu cho các lâm phần có trữ lượng khoảng 300 m3/ha để tăng độ chính xác của BCEF. Ở tỉnh Điện Biên và các tỉnh ở miền bắc Việt Nam, rừng tái sinh xuất hiện ở nhiều nơi. Thậm chí nếu rừng tái sinh và rừng lá rộng thường xanh nghèo giống nhau về trữ lượng sinh trưởng thì thành phần loài ở rừng tái sinh là loài tiên phong còn ở rừng nghèo là loài cực đỉnh, do đó có sự khác biệt về chất. Vì lý do này, các hệ số như BEF và BCEF, cũng như hàm sinh học sinh khối được xây dựng nên từ khảo sát rừng tái sinh có thể khác với rừng nghèo. Trong nghiên cứu xây dựng này, rừng tái sinh không được nghiên cứu mặc dù các hệ số và hàm sinh học sinh khối vẫn có thể áp dụng với rừng tái sinh nhưng sau này cần xây dựng riêng để ước tính sinh khối cho chính xác hơn.
190
11. Cung cấp thông tin cho các nhà đầu tư tiềm năng
Cung cấp thông tin cho các nhà đầu tư tiềm năng trong chương này là một trong bảy hợp phần chính của
Nghiên cứu. Nội dung chính trong hợp phần này là 1) xây dựng một trang web cung cấp các thông tin cần
thiết về việc thực hiện REDD+, bao gồm các sản phẩm của Nghiên cứu và 2) tổ chức các hội thảo về thực hiện
REDD+ ở Nhật Bản cũng như ở Việt Nam.
11.1 Kết quả khảo sát bảng câu hỏi
Trước khi xây dựng trang web, một cuộc khảo sát dạng bảng câu hỏi đối với các nhà đầu tư tiềm năng vào các
dự án giảm thiểu biến đổi khí hậu trong lĩnh vực lâm nghiệp đã được thực hiện. Sau đó, nội dung trang web
được soạn thảo dựa trên kết quả trả lời các bảng câu hỏi đó.
Khảo sát bảng câu hỏi đã được thực hiện từ năm 2010. Do kết quả của khảo sát bảng câu hỏi này đã được trình
bày trong Báo cáo giữa kỳ lần thứ hai của Nghiên cứu, phần mô tả trong chương này chỉ là phần tóm tắt. Để
có được toàn văn báo cáo kết quả, vui lòng tham khảo báo cáo đã đề cập trên.
Nhóm nghiên cứu đã chuẩn bị ba loại bảng câu hỏi cho các nhà đầu tư tiềm năng, các nhà tư vấn, và những
người mua tín chỉ tiềm năng. Nhóm Nghiên cứu đã liên hệ với 20 đơn vị trong đó có 18 đơn vị Nhật Bản và
2 đơn vị nước ngoài, trong đó đã nhận được phản hồi của 10 trong số 20 đơn vị này.
Có sáu (6) đơn vị là nhà đầu tư, ba (3) là đơn vị tư vấn và (3) là đơn vị mua, phân tích cụ thể 12 đơn vị này
mà Nhóm nghiên cứu đã nhận phản hồi. Nguyên nhân chỉ có 10 đơn vị trong khi có 12 đơn vị phản hồi đó
là tại cùng một đơn vị phản hồi cả 2 bản câu hỏi điều tra đối với nhà đầu tư và với tư cách là người mua tín
chỉ. Có thể tham khảo kết quả khảo sát trong phần 5.2 của Báo cáo giữa kỳ lần thứ hai. Chỉ có kết quả phản
hồi trực tiếp cho các nội dung câu hỏi có kèm theo phân tích chi tiết mới được đề cập đến phần tóm tắt này
và được nêu chi tiết dưới đây.
1) Tính cấp thiết về các thông tin liên quan đến văn bản pháp quy, thể chế, điều kiện xã hội và hành chính,
vv…
Văn bản pháp quy về REDD+ ở Việt Nam
Sáng kiến REDD+ ở Việt Nam
Quy trình, cơ chế và mô hình mẫu để đầu tư vào dự án REDD+
Cơ chế chuyển đổi tín chỉ quyền phát thải
Đầu mối phía Việt Nam để thực hiện dự án REDD+
Hiện trạng các tổ chức phi chính phủ và nhà tư vấn có thể cung cấp dịch vụ để thực hiện dự án
REDD+
Đất dự án để trồng rừng mà đối tượng người nước ngoài có thể tiếp cận
Ý định của người dân và chính quyền địa phương
Giấy phép, chi phí … liên quan tới khai thác rừng trồng và sử dụng sản phẩm gỗ.
191
2) Sự cần thiết của việc cung cấp thông tin về điều kiện tự nhiên …
Khu vực phù hợp cho dự án REDD+ như diện tích, chủ sở hữu đất, hiện trạng mất rừng và suy thoái
rừng, và hiện trạng cộng đồng xung quanh khu vực đó …
Bản đồ diễn biến sử dụng đất và bản đồ thảm thực vật năm 1990 và hiện tại
Triển vọng sinh trưởng của thảm thực vật
3) Các điểm dưới đây đã được chỉ ra
Điều quan trọng là phải thiết lập RLs và/hoặc RELs và chỉ rõ các quy định phân phối tín chỉ từ quyền
phát thải, đã được nêu rõ trong văn bản REDD+ Việt Nam trên quan điểm lợi nhuận thu lại được là
bao nhiêu trong giao dịch quyền phát thải.
Điều cần thiết là phải có thông tin về chương trình cụ thể (bao gồm vốn cần thiết) về bảo tồn rừng,
như dự án đóng góp giảm tác động trong khai thác tại cộng đồng địa phương.
Việc phát triển dự án REDD+ sẽ gặp khó khăn nếu không có những quy định hay hành động pháp lý
để tín chỉ được phân phối đến từng dự án riêng lẻ.
Theo kết quả khảo sát, những vấn đề cần được phân tích như sau.
Hiện tại, có nhiều yếu tố không chắc chắn để thực hiện dự án REDD+, so sánh với các dự án đầu tư khác.
Bên cạnh đó, các yếu tố được kiểm soát bởi các đàm phán quốc tế tại UNFCCC và có nhiều điều kiện ngoại
biên, khó có thể vượt qua nếu chỉ có riêng nỗ lực của các đơn vị, ví dụ như thị trường các-bon của REDD+
chưa được thành lập. Trong bối cảnh đó, có nghĩa là rất khó để quyết định công ty có thể thực hiện REDD+
hay không.
Một vấn đề mà người mua tín chỉ quan tâm là tính hiệu quả của các tổ chức tín chỉ, hay nói cách khác, cuối
cùng có hay không có khả năng tín chỉ REDD+ có thể được sử dụng như là cam kết nhằm mục đích giảm
phát thải của Nhật Bản. Do đó, nghĩa là không có dự định mua tín chỉ nào do vấn đề thay thế tín chỉ theo
mục tiêu A/R CDM và quyền sở hữu tín chỉ theo mục tiêu REDD+.
11.2 Nội dung trang chủ
Phần này trình bày các nội dung của trang web nhằm giới thiệu các hoạt động của Nghiên cứu, cũng là một
trong các sản phẩm cuối cùng trong hợp phần “Cung cấp thông tin cho các nhà đầu tư tiềm năng” của
Nghiên cứu. Nội dung trang web được xây dựng dựa trên kết quả khảo sát bảng câu hỏi đã được trình bày
trong phần 10.1. Thông tin được cung cấp trên trang web được phân tích, có xem xét đến việc thông tin nào
có thể phá bỏ được rào cản ngăn chặn công việc đầu tư của các nhà đầu tư tiềm năng. Mặt khác, các thông
khác thu thập được trong quá trình nghiên cứu cũng được nhóm Nghiên cứu phân tích về khả năng có thể
áp dụng để các nhà đầu tư tiềm năng xúc tiến thực hiện các hoạt động REDD+.
Trên cơ sở các tiêu chí kể trên, nhóm Nghiên cứu đã thiết lập một trang web để cung cấp các thông tin được
liệt kê trong Bảng 11.1.1 dưới đây. Ngoài trang chủ còn có sáu trang con trong trang web này. Trang con 1
giới thiệu về các thành tựu chung của nhóm Nghiên cứu JICA, trang 2 đến trang 4 cung cấp các thông tin
192
cơ bản có thể được xem xét đến khi thiết kế chương trình REDD+. Trang 5 cung cấp thông tin về cách hợp
tác với các tổ chức phi chính phủ (NGO) và các đơn vị tư vấn có thể hỗ trợ thực hiện các hoạt động ngoài
thực địa. Trang 6 giới thiệu về các ấn phẩm có liên quan đến REDD+. Có thể truy cập trang web này tại địa
chỉ http://www.jpn-vn-redd.org.
Bảng 11.1.1 Nội dung trang web
Mục Tiêu đề trang Nội dung Trang chủ
Giới thiệu về nhóm Nghiên cứu JICA - Giới thiệu về nhóm Ngiên cứu JICA - Mục đích xây dựng trang web
Trang 1
Về nhóm Nghiên cứu JICA - Mô tả chung, phạm vi hoạt động của Nghiên cứu JICA
- Các sản phẩm của nhóm Nghiên cứu JICA 1-1 Xây dựng các bản đồ rừng - Các bản đồ biến đổi rừng (1990, 1995, 2000, 2005,
2010) - Bản đồ các diện tích tiềm năng cho A/R CDM.
1-2 Khảo sát vùng đất mẫu - Báo cáo tổng hợp về khảo sát các vùng đất mẫu tỉnh Bình Phước, tỉnh Đắc Nông, tỉnh Nghệ An và tỉnh Kon Tum.
1-3 Xây dựng REL và ước tính chi phí/lợi ích
- Các biện pháp xây dựng RELs/BAUs cấp quốc gia - Phân tích chi phí và lợi ích của A/R CDM.
1-4 Cung cấp thông tin cho các nhà đầu tư tiềm năng
- Phương pháp khảo sát dạng bảng câu hỏi - Các vấn đề quan trọng dựa trên kết quả khảo sát
Trang 2
Thông tin về bối cảnh (các điều kiện tự nhiên)
- Giới thiệu
2-1 Số liệu về địa lý (địa hình) - Đất đai - Địa lý - Hệ thống sông ngòi
2-2 Số liệu về khí tượng thủy văn - Tổng quan về khí hậu - Nhiệt độ - Lượng mưa - Hướng gió - Quan sát khí tượng - Cơ sở dữ liệu thống kê (tham khảo các trang web
khác) 2-3 Số liệu về thổ nhưỡng - Điều kiện chung
- Xây dựng các khảo sát về thổ nhưỡng - Sự phân bố các loại thổ nhưỡng (và các đặc tính
của nó) 2-4 Thiên tai - Báo cáo về bão, lụt và hỏa hoạn trong quá khứ
- Giới thiệu các trang web tham khảo 2-5 Các loài cây để trồng - Tiêu chuẩn quốc gia về các loài cây được trồng
- Các loài cây (ngoại lai) lớn nhanh, biểu tăng trưởng.
- Các loài cây bản địa – biểu tăng trưởng. 2-6 Đa dạng sinh học - Phân bố đa dạng sinh học và các loài nguy cấp Trang 3
Thông tin về bối cảnh (các điều kiện kinh tế xã hội)
- Giới thiệu
3-1 Các dân tộc thiểu số - (Danh mục) phân bố các dân tộc thiểu số - Mô tả sơ bộ về từng dân tộc thiểu số
3-2 Các văn bản pháp lý liên quan đến sử dụng đất
- Luật đất đai, các luật/quy định về bảo vệ rừng. - Quyền sở hữu đất rừng (quy trình vào danh mục
Sách đỏ) - Quyền sử dụng đất liên quan đến đất rừng - Quyền sở hữu tài sản là gỗ và LSNG
193
3-3 Các số liệu thống kê liên quan - Số liệu về dân số, các ngành công nghiệp, vv… Trang 4
Thông tin về bối cảnh (chính trị, hành chính và các điều kiện khác có thể ảnh hưởng đến việc thực hiện các dự án liên quan đến rừng)
- Giới thiệu
4-1 Hệ thống hành chính và chính trị - Danh mục các cấp thẩm quyền liên quan ở tỉnh, huyện và xã.
- Giới thiệu về các phòng ban có thể có các nguồn số liệu.
4-2 Các diện tích được bảo vệ - (Danh mục) phân bố các diện tích được bảo vệ (rừng đặc dụng)
- Giới thiệu chung về rừng phòng hộ Trang 5
Các đơn vị tư vấn và tổ chức phi chính phủ tại địa phương
- Danh mục các đơn vị tư vấn và tổ chức phi chính phủ của Việt Nam và quốc tế có liên quan đến REDD+
Trang 6
Các ấn phẩm về REDD+ - Giới thiệu các tài liệu quan trọng (tham khảo)
11.3 Hội thảo về thực hiện REDD+
Nhằm thông tin đến các nhà đầu tư tiềm năng về các vấn đề liên quan đến REDD+ và các hoạt động
REDD+, một số cuộc hội thảo đặc biệt đã được tổ chức trong thời gian khảo sát đang được thực hiện. Các
tài liệu trình bày trong các hội nghị và hội thảo hướng đến việc nâng cao nhận thức có liên quan đến
REDD+ của các nhà đầu tư tiềm năng. Chương này đề cập đến ba hội thảo chính dành cho các nhà đầu tư
tiềm năng.
Thứ nhất là, “Hội thảo về Khảo sát vùng đất mẫu” được tổ chức vào tháng 10 năm 2010. Có 27 đơn vị và
20 tổ chức bao gồm các tổ chức phi chính phủ (NGO) như Tổ chức Động thực vật quốc tế, Trung tâm Phát
triển nông thôn bền vững, Quỹ quốc tế về động vật hoang dã (WWF), TRONBENBOS và quốc tế, Tổ chức
Phát triển Hà Lan (SNV). Ngoài ra, các quan chức của Đại sứ quán Hoàng gia Na Uy cũng đến tham dự hội
thảo này.
Chương trình hội thảo được tóm tắt như sau
- Giới thiệu về nhóm Nghiên cứu JICA
- Giới thiệu về Khảo sát vùng đất mẫu
- Tiềm năng của việc giảm phát thải từ mất rừng và suy thoái rừng ở Việt Nam.
- Giảm phát thải từ mất rừng và suy thoái rừng thông qua giảm thiểu phát triển trồng cây cao su ở tỉnh Bình
Phước
- Giảm phát thải từ mất rừng và suy thoái rừng thông qua quản lý rừng theo cộng đồng và nâng cao năng
lực quản lý rừng của một lâm trường ở tỉnh Đắc Nông.
- Thảo luận, câu hỏi và trả lời.
- Giảm phát thải từ mất rừng và suy thoái rừng thông qua phát triển rừng trồng trên diện tích canh tác
nương rẫy ở tỉnh Nghệ An.
- Giảm phát thải từ mất rừng và suy thoái rừng thông qua quản lý rừng dựa vào cộng đồng ở tỉnh Kon Tum.
- Tóm tắt phần thảo luận.
194
Hội thảo đã kết thúc với ghi nhận rằng nghiên cứu đã thực hiện được rất nhiều công việc, từ đo đếm
các-bon và phân tích các điều kiện kinh tế xã hội đến phân tích các chính sách trong khảo sát vùng đất mẫu,
các công việc này rất có giá trị và là phần thiết yếu khi thực hiện REDD+. Ngoài ra, các trải nghiệm từ
khảo sát đa lĩnh vực này sẽ được bao gồm vào để hiện thực hóa việc thực hiện REDD+ tốt hơn ở Việt Nam.
Thứ hai là, đối với các nhà đầu tư tiềm năng có quan tâm đến các hoạt động REDD+, một hội thảo khác về
xúc tiến các hoạt động REDD+ tại Việt Nam cũng đã được tổ chức tại Tokyo hồi tháng 10 năm 2011. Có 81
người tham dự từ 25 công ty tư nhân, 8 cơ quan, 7 tổ chức phi chính phủ và 6 trường đại học.
Nội dung chương trình hội thảo được tóm tắt như sau
- Khai mạc
- Diễn văn chào mừng các đại biểu
- Giới thiệu về hội thảo và Nghiên cứu JICA
- Tính toán mức RELs và biến động rừng từ năm 1990 dựa trên các bản đồ phân bố rừng ở Việt Nam.
- Thảo luận.
- Kết quả khảo sát vùng đất mẫu ở 4 tỉnh của Việt Nam.
- Soạn thảo kế hoạch cơ bản về Phát triển REDD+ trên địa bàn tỉnh Điện Biên.
- Thảo luận.
- Hiện trạng phát triển REDD+ và quan điểm, chính sách, hành động và cơ cấu thực hiện ở Việt Nam.
- Tóm tắt phần thảo luận.
Mục đích của hội thảo này là giúp cho các nhà đầu tư tiềm năng xúc tiến các hoạt động REDD+ tại Việt
Nam. Nhóm Nghiên cứu cũng đã trình bày kết quả khảo sát bước đầu và cũng đã phân tích về việc xây
dựng RELs và RLs làm cơ sở kỹ thuật cho REDD+, “Kế hoạch cơ bản về Phát triển REDD+ trên địa bàn
tỉnh Điện Biên” cũng đã được giới thiệu đến các nhà đầu tư tiềm năng. Ngoài ra, hội thảo cũng đã mời hai
chuyên gia về REDD+ của Việt Nam, gồm một Thứ trưởng Bộ NN&PTNT đến tham dự hội thảo này. Các
chuyên gia Việt Nam đã giới thiệu về hiện trạng và quan điểm cùng các chính sách liên quan và cơ cấu thực
hiện hướng đến các hoạt động REDD+ của chính phủ Việt Nam. Nói tóm lại, hội thảo đã ghi nhận được rất
nhiều quan điểm và nhận xét tốt thông qua các trao đổi và thảo luận của các thành viên tại hội thảo.
Thứ ba là, “Hội thảo kỹ thuật về xác minh số liệu điều tra rừng toàn quốc” được tổ chức hồi tháng 8 năm
2011. Đã có hơn 30 đại biểu từ 14 đơn vị và tổ chức đến tham dự hội thảo, trong đó có FAO, FFI, FIPI,
FORMIS, FPT, FSIV, ICRF, RCFEE, VAST, UN-REDD Việt Nam, Dịch vụ lâm nghiệp Hoa Kỳ, VFU,
VIDAGIS Co., Ltd, và Tổng cục Lâm nghiệp.
Mục đích của hội thảo là nhằm chia sẻ và thảo luận về kết quả xác minh số liệu Điều tra rừng toàn quốc
(Chu kỳ 4) dựa trên kết quả khảo sát thực địa do nhóm Nghiên cứu thực hiện. Hội thảo đã giải thích về kết
quả xác minh giữa giá trị xác minh và đảm bảo chất lượng/kiểm soát chất lượng và đóng góp của việc xác
minh số liệu vào xây dựng hệ số phát thải.
Chương trình hội thảo được tóm tắt như sau
195
- Tổng quan về hội thảo
- Chia sẻ kinh nghiệm khảo sát thực địa
- Kết quả phân tích các phương pháp đo đếm và xác minh số liệu chu kỳ
- Nghỉ giải lao
- Kiến nghị về chương trình Điều tra rừng toàn quốc tiếp theo
- Tóm tắt phần thảo luận
Các kiến nghị được đề xuất cho chương trình Điều tra rừng toàn quốc tiếp theo (Chu kỳ 5) liên quan đến
phương pháp đo đếm cây, ước tính thể tích gỗ, thiết kế ô mẫu và hệ thống xác minh nhằm cải thiện tính
chính xác và tính nhắc lại của số liệu điều tra rừng toàn quốc cũng như của việc xác minh. Trong phần thảo
luận, dự án NFA của chu kỳ 5 do FAO tài trợ cho biết họ sẽ tích cực xem xét đến các ý tưởng do nhóm
Nghiên cứu đề xuất.
196
Phụ lục 1: Biên bản hội nghị về trình bày Báo cáo khởi động về Nghiên cứu về “Rừng và đất tiềm năng liên quan đến ‘Biến đổi khí hậu và Lâm nghiệp’” ở Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam
197
198
199
200
Phụ lục 2: Biên bản Hội nghị trình bày Báo cáo tiến độ về Nghiên cứu về “Rừng và đất tiềm năng liên quan đến ‘Biến đổi khí hậu và Lâm nghiệp’” ở Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam
201
202
203
204
205
Phụ lục 3: Biên bản Hội nghị Thảo luận tiến độ về Nghiên cứu về “Rừng và đất tiềm năng liên quan đến ‘Biến đổi khí hậu và Lâm nghiệp’” ở Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam
206
207
208
209
Phụ lục 4: Biên bản Hội nghị trình bày Báo cáo giữa kỳ về Nghiên cứu về “Rừng và đất tiềm
năng liên quan đến ‘Biến đổi khí hậu và Lâm nghiệp’” ở Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam
210
211
212
212
213
213
214
Phụ lục 5: Biên bản Hội nghị trình bày Báo cáo giữa kỳ lần 2 về Nghiên cứu về “Rừng và đất
tiềm năng liên quan đến ‘Biến đổi khí hậu và Lâm nghiệp’” ở Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt
Nam
215
216
217
218
219
220
221
Phụ lục 6: Biên bản Hội nghị trình bày Dự thảo Báo cáo tổng kết và thủ tục kết thúc dự án
Nghiên cứu về “Rừng và đất tiềm năng liên quan đến ‘Biến đổi khí hậu và lâm nghiệp’’’ ở Cộng